# medical-crf

**Repository Path**: bigear2021/medical-crf

## Basic Information

- **Project Name**: medical-crf
- **Description**: 基于CRF的医疗实体识别
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-09-30
- **Last Updated**: 2021-09-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于CRF的医疗实体识别

## 作业要求
在这个项目中，我们对医疗文本做实体识别，这是一个经典的序列标注问题， 我们需要对文本里的每一个字做实体的标注，将使用两种不同的方法：
- ```特征工程+CRF```： 这个方法针对于每一个字抽取一些特征，如这个字属于哪一个单词，这个字的前面一个字是什么，后面的字是什么等等。做完特征工程之后，我们就有了针对于每一个字的特征向量，之后把这些特征向量作为CRF的输入，并训练模型。
- ```利用LSTM-CRF```：这个方法可以认为，特征工程的部分由LSTM来做，所以我们在这个方法论下不需要做特征工程，所有特征是自动被LSTM模块学出来的，剩下的CRF部分保持不变。

你需要在标记为```TODO```的地方填写代码即可。 

## 文件说明
* 基于CRF的医疗实体识别.ipynb：主脚本。
* 基于CRF的医疗实体识别.pdf：操作手册。
* 数据源：[基于CRF的医疗实体识别(阿里云盘)](https://www.aliyundrive.com/s/eKEX7JbJyCr)。