《表4 CRF、Bi LSTM与Bi LSTM-CRF评估结果（%）》

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《基于BiLSTM-CRF中文临床文本中受保护的健康信息识别》

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从上述划分的数据集中分别抽取训练集8 374份、验证集1 196份和测试集2 393份，共计11 963份样本，利用CRF与Bi LSTM模型进行命名实体识别，其中为CRF模型添加特征模板但未构建后处理规则。评估结果如表4所示，在简化相应人工操作时，Bi LSTM和Bi LSTM-CRF效果比CRF要好。