[目的/意义]针对中文语言表达特点,提出一种含分词标签的字粒度词语特征提取方法,有效提升了中文临床病历命名实体识别任务的F1值,同时该方法可以为其他中文序列标注模型所借鉴。[方法/过程]选取汉语词语的词性标注、关键词权值、依存句法分析三个特征,构筑字粒度序列标注模型的临床病历训练文本,语料来源CCKS2017:Task2。在不同特征组合方式下,采用条件随机场算法验证两种字粒度词语特征提取方案Method1与Method2。[结果/结论]在四种不同词语特征组合下,Method2相对于Method1在临床病历命名实体识别任务中性能均有所提升,四折交叉测试中F1值平均提升了0.23%。实验表明在中文分词技术日趋成熟的环境下,Method2相对Method1能够获得更好的词语特征表示,对中文字粒度序列标注模型的处理性能具有提升作用。
关键词:命名实体识别|字粒度|特征提取|序列标注模型|条件随机场|临床病历