《表6 不同模型的实验结果》

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《基于句子级Lattice-长短记忆神经网络的中文电子病历命名实体识别》

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由表6可知，当添加词性标注、词典等特征后，F1-measure比只用字符特征提高了8.84%，item、body、symptom等专业词典的加入可在数据预处理时提高分词准确性及模型的识别准确率。NCCD是Wang等[10]针对国内药物参考国际通用的Rxnorm模型建立的NCCD，本研究在模型（2）的基础上抽取出药名部分作为词典特征加入，可有效提高药物的F1-measure。在以上特征的基础上加入Re-entity方法，F1-measure从86.13%提高到86.51%。