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基于深度学习的中文电子病历实体修饰与关系抽取研究及算法平台开发
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基于深度学习的中文电子病历实体修饰与关系抽取研究及算法平台开发
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-15页
　　1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-10页
　　　　1.1.1 课题研究背景第8-9页
　　　　1.1.2 研究的目的和意义第9-10页
　　1.2 深度学习及其平台的研究现状第10-13页
　　　　1.2.1 NLP领域深层学习模型的研究现状第10-12页
　　　　1.2.2 深度学习算法开源框架研究现状第12-13页
　　1.3 本文研究的主要内容第13-14页
　　1.4 本文的结构安排第14-15页
第2章 面向中文电子病历的深度学习算法平台开发第15-31页
　　2.1 深度学习平台搭建第15-20页
　　　　2.1.1 平台的主要模块第15-16页
　　　　2.1.2 平台架构说明第16-18页
　　　　2.1.3 数据接口规范第18-19页
　　　　2.1.4 平台使用说明第19-20页
　　2.2 深度学习平台算法研究及实现第20-28页
　　　　2.2.1 CBOW模型训练算法第20-21页
　　　　2.2.2 Skip-gram训练算法第21-24页
　　　　2.2.3 RNN训练算法第24-27页
　　　　2.2.4 RNTN训练算法第27-28页
　　2.3 深度学习平台功能测试第28-29页
　　　　2.3.1 平台功能测试数据第28-29页
　　　　2.3.2 平台功能测试结果第29页
　　2.4 本章小结第29-31页
第3章 基于RNTN的中文电子病历实体关系抽取第31-41页
　　3.1 中文电子病历实体关系抽取任务介绍第31-34页
　　　　3.1.1 中文电子病历语料介绍第31页
　　　　3.1.2 实体关系类型介绍第31-33页
　　　　3.1.3 实体关系标注和评价介绍第33-34页
　　3.2 基于RNTN的实体关系抽取第34-38页
　　　　3.2.1 实体关系抽取数据预处理第34-36页
　　　　3.2.2 RNTN模型训练模块实现第36-38页
　　　　3.2.3 外部特征集第38页
　　3.3 实验结果与分析第38-40页
　　3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于RNN的中文电子病历实体修饰识别第41-50页
　　4.1 中文电子病历实体修饰识别任务介绍第41-43页
　　　　4.1.1 实体修饰类型介绍第41-42页
　　　　4.1.2 实体修饰标注和评价介绍第42-43页
　　4.2 基于RNN的实体修饰识别第43-47页
　　　　4.2.1 实体修饰识别数据预处理第43-44页
　　　　4.2.2 RNN模型训练模块实现第44-46页
　　　　4.2.3 外部特征集第46-47页
　　4.3 实验结果与分析第47-48页
　　4.4 本章小结第48-50页
结论第50-52页
参考文献第52-58页
致谢第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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