融合对抗训练与边界平滑的中文医疗命名实体识别
Chinese medical named entity recognition integrating adversarial training and boundary smoothing
北方民族大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 图像图形智能处理国家民委重点实验室, 银川 750021
摘要
针对中文医疗命名实体识别中实体边界模糊、结构关系复杂及临床文本噪声造成的边界定位不稳和模型鲁棒性不足问题，提出一种融合对抗训练与边界平滑的模型ABSNER。该模型通过选择性边界平滑重构边界邻域监督信号，并结合投影梯度下降对抗训练，提高模型对噪声扰动和局部语义变化的适应能力；同时，引入跨度类型预测机制，协同建模候选跨度整体类型语义与词对结构关系，以增强复杂实体的边界识别和细粒度类型判别能力。在CCKS2019、CMeEE-V2、IMCS-V2和CLUENER2020数据集上的实验结果表明，ABSNER的F₁值分别达到85.83%、77.91%、90.78%和80.88%。综合实验结果表明，所提模型及其关键策略能够有效改善复杂实体识别性能，并增强模型对噪声文本的鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62566001)
宁夏重点研发计划引才专项项目(2024BEH04020)
宁夏自然科学基金项目(2025AAC050002)
北方民族大学校级科研项目(2024XYZJK01)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0125
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-20] 优先出版
引用本文
张念帅, 刘纳, 牛莉, 等. 融合对抗训练与边界平滑的中文医疗命名实体识别 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0125. (Zhang Nianshuai, Liu Na, Niu Li, et al. Chinese medical named entity recognition integrating adversarial training and boundary smoothing [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0125. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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