1、如何生成深度学习可用的标签数据——给大两的医疗文本打上实体类别的标签。（程序自动化打标签，分词技术）
2、传统的基于规则和机器学习算法的实体识别准确率不高，如何提升。
3、部分医疗实体名字特别长，如何获取更长的上下文依赖，让识别准确率更高。用膨胀的卷积神经网络
4、类别不均衡，有些类别的词特别少，有些很多。有些词就是很少的，例如，一些修饰词就很少。
5、未登录词如何处理。（药品的名字千千万，未必都收集齐了。）
卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-02-09 17:58:23
医学命名实体识别的难点
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:829 | 评论:0
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