临床心脏病医疗文本命名实体识别：方法、挑战与创新.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

随着医疗信息化的飞速发展，临床医疗文本数据呈爆发式增长，这些数据蕴含着海量的医学知识，为医学研究和临床实践提供了丰富的信息资源。其中，临床心脏病医疗文本记录了患者从症状描述、诊断过程到治疗方案等一系列关键信息，对心脏病的研究和治疗具有重要价值。然而，这些文本数据大多以非结构化或半结构化的形式存在，难以被计算机直接理解和处理，如何从这些文本中准确、高效地提取有价值的信息成为了亟待解决的问题。

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）作为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域的一项基础任务