基于条件随机场的医疗电子病例的命名实体识别
基于条件随机场的医疗电子病例的命名实体识别
medical_ner_crfsuite是CCKS2017全国知识图谱与语义大会,医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo,采用的方法是条件随机场(CRF),实现CRF的第三方库为python-crfsuite。目前该demo准确率为68%,召回率为62%,F1值为64.8%。
pycrfsuite:pip install python-crfsuite
zhon:pip install zhon