基于多特征条件随机场的《金匮要略》症状药物信息抽取研究

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摘要：目的 结合自然语言处理方法,研究可以有效抽取中医古籍中所含症状和药物文本实体信息的方法。方法 以《金匮要略》为例,采用条件随机场（CRF）算法,先将文本进行分词处理,然后以词性、基于键值对的中医诊断标记集作为辅助特征,通过症状-药物BIO标签为训练特征来训练出模型,然后利用该模型对测试集文本进行自动标签标注。结果 基于多特征CRF自动标注的结果准确率达到84.5%,召回率达到70.9%,F测度值达到77.1%。结论 运用CRF方法加入词性、中医诊断标记集特征集进行训练得出的多特征模型,能有效提高CRF算法对中医古籍的实体抽取能力,生成的模型可用来自动化抽取中医古籍文本的症状药物实体信息。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/71859X/201605/670130467.html

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关键词：金匮要略 cqvip 语言处理 交流学习 HTML 条件随机场 《金匮要略》 症状药物信息抽取 中医古籍