《表1 实验参数设置：结合注意力机制的Bi-LSTM-CRF中文电子病历命名实体识别》

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《结合注意力机制的Bi-LSTM-CRF中文电子病历命名实体识别》

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本文实验环境是Windows 64位操作系统，处理器为Intel Xeon CPU E5-2620 [email protected] GHz，内存32 GB。实验平台采用Python 3.5编程语言，搭建TensorFlow环境，并运用Jieba分词工具。实验中，设置网络的损失函数为softmax交叉熵损失函数，采用Adam优化方法不断地更新参数，并使损失函数最小化。为防止模型过拟合以及提高模型的泛化能力，在网络模型中加入Dropout。实验参数设置如表1所示。