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为解决日益增长的数据体量与实际作业效率和成本的矛盾,用科学的标注体系对患者安全事件语料进行标注,设计了一种基于深度学习的BERT-BiLSTM-CRF模型,结合中文文本语料的语义特征和字符特征对其进行命名实体识别,最终实验F1值为91.49%,相较于BiLSTM-CRF模型和IDCNN-CRF模型,实体的识别性能分别提升了7.33%和8.30%,验证了该模型的有效性。 相似文献
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随着新医改的推进,国内医院信息化建设的规模越来越大,投入的资金越来越多。由于医院信息系统本身的复杂性,国内医院在信息化建设过程中遇到诸多问题,项目的成功率不高。本文通过对国内医院信息系统建设成败关键因素的研究,综合分析影响医院信息化工作成败的关键因素,以帮助医院制定科学、合理的建设策略,提高项目的成功率。 相似文献
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