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Medical-named-entity-recognition

该项目用双向长短时记忆神经网络和条件随机场(Bi-LSTM-CRF)的命名实体识别

Introduce

data:已标注的医疗数据，O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHECK医学检查, DISEASE疾病实体.
data_origin:项目提供的医疗数据，需要转化为目标序列标记集合
transfer_data:目标序列化脚本
model：训练模型需要的字向量

训练集1	测试集	训练集准确率	测试集准确率
6268	1571	0.965	0.845

lstm_predict.py:对训练好的实体识别模型进行测试