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基于XLNetCRF的医学命名实体识别模型优化与应用研究.docx

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基于XLNet-CRF的医学命名实体识别模型优化与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化医疗快速发展的时代，医学文本数据呈现出爆发式增长的态势。电子病历、医学文献、临床报告等各类医学文本中蕴含着海量的医学知识，这些知识对于疾病诊断、治疗方案制定、医学研究以及医疗决策支持等方面都具有极其重要的价值。然而，这些医学文本大多以非结构化或半结构化的形式存在，使得计算机难以直接理解和处理其中的关键信息。

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）作为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域的一项基础且关键的任务，旨

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