CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标注模型构建。bert的部分代码源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git 感谢作者。 模型最终测试集得分0.81，还有较大改进空间。可以当做一个baseline。
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CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git 感谢作者。 模型最终测试集得分0.81，还有较大改进空间。可以当做一个baseline。
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CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git 感谢作者。 模型最终测试集得分0.81，还有较大改进空间。可以当做一个baseline。
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