1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 设计目的及意义
电子病历结构化是让计算机理解病历、应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状、疾病、药品、检查检验等多个知识点之间的关系及其概率，构建医疗领域的知识图谱，进一步优化医生的工作。
中文电子病历命名实体识别算法，是对于给定的一组电子病历纯文本文档，识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。针对收集到的600份标注好的电子病历文本，算法的主要目的是识别治疗方式treatment，身体部位body，疾病症状sign，医学检查check和疾病disease这5类实体。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究目标
项目预期的设计成果是一个完整的程序。只要输入一句话，就能够准确地对treatment，body，sign，check和disease这5类实体，进行bio三元标记，例如：
输入：他最近头痛,流鼻涕,估计是发烧了
3. 研究计划与安排
第1-2周，撰写开题报告；
第3周，学习python类，复习深度学习知识体系；
第4周，重读深度学习参考书，搭建数据集转化部分代码；
4. 参考文献（12篇以上）
[1](印)尼基尔·盖德卡尔. python深度学习[m]. 杜长营，苏辉，译. 北京：清华大学出版社，2018.
[2]c. sutton, a. mccallum.an introduction to conditional random fields[j]. foundations and trends in machinelearning, 2012, 4(4).
[3] y. altun, i.tsochantaridis, t. hofmann. hidden markov support vector machines[c],international conference on machine learning, 2003.
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