利用不同深度学习模型从临床文本中提取药物及时序关系
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。探索了 MedTem 项目中利用深度学习和大型语言模型（LLM）进行医疗信息从 EMR 中提取和分类的效果，并对不同字嵌入技术进行了研究。在医疗实体识别任务中，CNN-BiLSTM 模型优于 BiLSTM-CRF 模型，分别达到了 75.67，77.83 和 78.17 的 Macro Average 精确度，召回率和 F1 分数。BERT-CNN 模型在 i2b2-2012...
该研究使用深度学习和大型语言模型从EMR中提取和分类医疗信息，结果显示CNN-BiLSTM模型在医疗实体识别任务中表现优于BiLSTM-CRF模型，BERT-CNN模型在时间关系提取测试集上表现较好。
