摘要：目的 结合自然语言处理方法，研究可以有效抽取中医古籍中所含症状和药物文本实体信息的方法。方法 以《金匮要略》为例，采用条件随机场(CRF)算法，先将文本进行分词处理，然后以词性、基于键值对的中医诊断标记集作为辅助特征，通过症状-药物BIO标签为训练特征来训练出模型，然后利用该模型对测试集文本进行自动标签标注。结果 基于多特征CRF自动标注的结果准确率达到84.5%，召回率达到70.9%，F测度值达到77.1%。结论 运用CRF方法加入词性、中医诊断标记集特征集进行训练得出的多特征模型，能有效提高CRF算法对中医古籍的实体抽取能力，生成的模型可用来自动化抽取中医古籍文本的症状药物实体信息。

    关键词：条件随机场；《金匮要略》；症状药物信息抽取；中医古籍

    中图分类号：R222.3 文献标识码：A 文章编号：2095-5707(2016)05-0014-04

    Research on Symptom and Medicine Information Abstraction of TCM Book Jin Gui Yao Lue Based on Conditional Random Field

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