机构名识别

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医疗机构命名规则

医疗机构命名规则医疗机构的命名规则主要遵循《医疗机构管理条例》及其实施细则的相关规定。

根据这些规定，医疗机构的名称由识别名称和通用名称依次组成。

1. 通用名称：医疗机构的通用名称包括医院、中心卫生院、卫生院、疗养院、妇幼保健院、门诊部、诊所、卫生所、卫生站、卫生室、医务室、卫生保健所、急救中心、急救站、临床检验中心、防治院、防治所、防治站、护理院、护理站等，以及国家卫生主管部门规定或认可的其他名称。

2. 识别名称：医疗机构的识别名称可以包括地名、单位名称、个人姓名、医学学科名称、医学专业和专科名称、诊疗科目名称和核准机关批准使用的名称。

在命名时，医疗机构需要遵循以下原则：1. 名称必须名符其实，与医疗机构的类别或诊疗科目相适应。

2. 各级地方人民政府设置的医疗机构的识别名称中应当含有省、市、县、区、街道、乡、镇、村等行政区划名称，其他医疗机构的识别名称中不得含有行政区划名称。

3. 国家机关、企业和事业单位、社会团体或者个人设置的医疗机构的名称中应当含有设置单位名称或者个人的姓名。

4. 名称中不得含有虚假、夸大、误导或违反社会公序良俗的内容。

5. 名称中不得使用与已有医疗机构名称相同或相似的名称，以避免混淆和误导患者。

此外，还有一些特殊规定需要注意：1. 名称中含有“中心”“总”字样的，必须同时含有行政区划名称或者地名，且识别名称中含有“中心”等字样的，需由相应卫生计生行政部门核准。

2. “人民医院”“省立医院”“市立医院”“中心医院”“临床检验中心”等名称由各级人民政府设置的医疗机构使用，其他医疗机构不得使用。

3. 名称中含有病名的（传染病医院等国家已制定基本标准的医疗机构通用名称中含有病名的除外）以及含有“山东”“齐鲁”名称或者跨市地域名称（如鲁南、鲁西南、华东、华北等）的，应当经过相关部门审核批准。

总之，医疗机构的命名需要遵循一定的规则和原则，以确保名称的合法性、规范性和准确性。

同时，医疗机构也需要注意避免与已有名称相同或相似的情况，以维护患者和公众的权益。

一种基于SVM／RS的中文机构名称自动识别方法

ＹｎｕＹｉｇＷａｇＸｉｏｌｎｎａ－ｇｏＬｕＢｎ－ｕｎｉｉｇｑａ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅｉｃｎｃｎｌｇ，ｒｉＩｓｔｔｏＴｃｎｌｇ，ｒｉ５０ＣｉａＳｈｏｏｐｔＳｅｅａｄＴｈｏｏｙＨａｂｎｎｔｕｅｅｈｏｏＨａｂｎＩ００，ｈｎ）ｏｒｃｎｅｉｆｙＩ
短语识别方法。该方法借助词的基小语义搭配关系表示短语的构成规贝，并通过粗糙集属性约简的方法自动学０到机构名称构成规则的无冗余集。识别时，首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名，然后结合候选机构名以及其上下文词的语义特征，利用ＳＭ分类器判断该候选是甭是真正的机构名称。这种方法刘１１Ｖ６７万字人民日报语料开放测试的值分别达到８．６２０％。关键词模式识别，ＳＶＭ。特征选择，语义，粗糙集，语义搭配文献标识码：Ａ文章编号：１０－８６２０）５０９－６０９５９（０６０－８５０
ｔｅｕ－ｅｕｄｎｙｓｔｆｏｇｏｍｉｇｒｌｓｃｎｂｅｒｅｙｅｌｙｉｇａｔｉｕｅｒｄｃｉｎｉｕｏｔａｌ．ｃａｎｈｎｒｄｎａｃｅｕｈｆｒｎｕｅａｅｌａｎｄｂｍｐｏｎｔｂｔｅｕｔｎＲＳａｔｍａｉｌＡｈｉｏｒｒｏｃｙｏｒｓｍａｃｉｇｆｒｎｕｅｉｓｌｃｅｉｔｓｃｎｉａｅｔｅＶＭｌｓｉｅｉｃｒｅｈｒａｃｎｉａｅｊｒａｆｗｏｄｔｈｎｏｍｉｇｒｌＳｅｅｔｄｆｓａｄｄｔ．ｈｎａＳｒａｃａｓｆｒｄｓｅｎｗｈｔｅａｄｄｔＳｅｌｉ

基于组块分析技术的中文机构名称识别

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中文ner数据例子

中文ner数据例子中文NER（Named Entity Recognition）是指识别和分类中文文本中的命名实体，包括人名、地名、组织机构名等。

下面是一些中文NER数据的例子，用于展示中文NER的应用和效果。

1. 人名识别：中文NER可以识别出文本中的人名，比如“李华是一位优秀的学生”。

这里的“李华”就是一个人名实体。

2. 地名识别：中文NER可以识别出文本中的地名，比如“我去过北京。

”这里的“北京”就是一个地名实体。

3. 组织机构名识别：中文NER可以识别出文本中的组织机构名，比如“我在阿里巴巴工作。

”这里的“阿里巴巴”就是一个组织机构名实体。

4. 时间识别：中文NER可以识别出文本中的时间信息，比如“明天下午三点开会。

”这里的“明天下午三点”就是一个时间实体。

5. 数字识别：中文NER可以识别出文本中的数字，比如“公司今年的销售额达到了100万。

”这里的“100万”就是一个数字实体。

6. 产品名识别：中文NER可以识别出文本中的产品名，比如“我用的手机是iPhone。

”这里的“iPhone”就是一个产品名实体。

7. 专业名识别：中文NER可以识别出文本中的专业名词，比如“他是一位计算机科学专业的学生。

”这里的“计算机科学”就是一个专业名实体。

8. 书名识别：中文NER可以识别出文本中的书名，比如“我正在读的书是《活着》。

”这里的“活着”就是一个书名实体。

9. 职称识别：中文NER可以识别出文本中的职称，比如“他是一位博士后研究员。

”这里的“博士后研究员”就是一个职称实体。

10. 联系方式识别：中文NER可以识别出文本中的联系方式，比如“我的电话号码是138****5678。

”这里的“138****5678”就是一个联系方式实体。

中文NER的应用非常广泛，可以用于信息抽取、搜索引擎、文本分类等领域。

通过识别和分类命名实体，可以更好地理解和处理中文文本，提高自然语言处理的效果和准确性。

《基于注意力机制的命名实体识别研究》

《基于注意力机制的命名实体识别研究》一、引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法得到了广泛的应用。

其中，基于注意力机制的方法在处理序列数据时表现出了优秀的性能。

本文旨在研究基于注意力机制的命名实体识别方法，提高NER的准确性和效率。

二、相关工作2.1 传统命名实体识别方法传统命名实体识别方法主要基于规则和词典，通过匹配文本中的词汇和模式来识别命名实体。

然而，这种方法对于未知的、复杂的命名实体识别效果不佳。

2.2 基于神经网络的命名实体识别方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。

其中，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等方法在NER任务中取得了较好的效果。

然而，这些方法在处理长距离依赖关系和并行计算时存在局限性。

2.3 基于注意力机制的命名实体识别方法注意力机制可以有效地解决长距离依赖和并行计算问题。

近年来，基于注意力机制的命名实体识别方法得到了广泛的应用。

这些方法通过计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性，提高了模型的关注力和解释性。

三、基于注意力机制的命名实体识别模型3.1 模型架构本文提出了一种基于注意力机制的命名实体识别模型，该模型采用编码器-解码器架构。

编码器部分采用双向LSTM网络，用于捕获文本的上下文信息；解码器部分采用注意力机制，用于计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性。

3.2 注意力机制实现本模型采用自注意力（Self-Attention）机制，通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关系，得到每个元素的权重。

这些权重反映了该元素在识别命名实体时的重要性。

在解码器部分，通过加权输入序列中的元素，得到最终的输出结果。

四、实验与分析4.1 实验数据集本文采用CoNLL-2003中文语料库进行实验。

对内设机构的命名-概述说明以及解释

对内设机构的命名-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：内设机构在一个组织或机构中扮演着重要角色。

它们是组织内部的各个部门、部委或机构，负责特定的职能和责任。

内设机构的命名是为了准确描述其职责和功能，并使其在整个组织中能够被识别和理解。

本篇文章将探讨内设机构的命名问题，并介绍命名原则和考虑因素。

同时，我们还将分析常见的内设机构命名方式，并总结内设机构命名的重要性。

最后，我们将提出一些建议，以便在命名内设机构时能够遵循合理的标准。

一个组织中的内设机构命名不仅体现了组织的管理水平，也直接影响到组织的运作效率和人员协作。

一个清晰、简明扼要的命名可以帮助人们快速理解该机构的职能，并与其他机构进行区分。

另一方面，如果内设机构的命名不合理或混乱，可能导致组织中的工作流程混乱，人员之间的沟通和协作受到影响。

在本文的后续部分，我们将探讨一些命名原则和考虑因素，包括机构的职责、特点、业务流程和组织结构等。

我们将分析各种常见的内设机构命名方式，并探讨它们的优缺点。

此外，我们还将总结内设机构命名的重要性，并提出一些建议以改善内设机构命名的标准。

通过本文的探讨和分析，我们希望能够增强人们对内设机构命名问题的认识，提高组织内部的工作效率和协作效果。

同时，我们也希望能够为未来内设机构命名的趋势提供一些展望和建议，以适应不断变化的组织环境和管理需求。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述：第一部分引言，将对内设机构的命名问题进行概述，并介绍文章的结构和目的。

第二部分正文，将探讨内设机构的重要性、命名原则和考虑因素以及常见的内设机构命名方式。

第三部分结论，将总结内设机构命名的重要性，提出合理的内设机构命名建议，并展望未来的内设机构命名趋势。

通过这样的结构，本文将全面、系统地阐述内设机构的命名问题，并提供理论和实践的参考。

在引言中，读者将对文章的内容产生兴趣和期待；在正文中，读者将了解内设机构命名的背景和原则，以及常见的实例；在结论部分，读者将得到对内设机构命名的总结和展望，同时也获得了合理的命名建议。

医疗机构名称

医疗机构的名称
医疗机构命名基本要求
01 识别名
02 通用名
医院、社区卫生服务中心、社区服务卫生站、中心卫生院、卫生站等
地名、单位名称、个人姓名、医学学科名称、医学专业和专科名称等
注意
各级地方人民政府设置的医疗机构的识别名中应当含有省、市、县、区、街道、乡、镇、村等行政区划名称。医疗机构中含有外国国家（地区）名称及其简称、国际组织名称，或者含有“中国”、“全国”、 “中华”等字样及跨省地域名称等，由国家卫健委核准，属中医、中西医和名族医的，由国家中医药管在区名（可选）+所在街道办事处名+识别名（可选）+社区卫生服务中心乡镇卫生院命名：县（市、区）名+乡镇名+（中心）卫生院（分院）
医疗机构不得使用的名称
➢ 有损于国家、社会或者公共利益的名称 ➢ 侵犯他人利益的名称 ➢ 以外文字母、汉语拼音组成的名称 ➢ 以医疗仪器、药品、医用产品命名的名称 ➢ 含有“疑难病”、“专治”、“专家”、“名
医”或同类含义文字的名称以及其他宣传或者暗示诊疗效果的名称 ➢ 超出登记的诊疗科目范围的名称

结合决策树方法的中文机构名称识别

机构名称：（名）机构团体）序数词）人名）专造名）：地（（（（（品、象）功能，式，级）学科，产对（方等（行业）（构称呼词）＋机上式给出机构名称的基本部件及它们之间的序列模式。将上面机构名称的基本组织规律应用于高等院校则可得到条较为具体的规则－高校名称的基本产生式：＿高校名称：（：地名＞机构团体＞序数词＞人名＞专造名＞（（（（（学方式）学科，业）办（行＋”大学，院，医学院，学院，学学农林
一
院，学院，？。工 ” ３决策树分类方法．决策树是数据挖掘中的一种常用方法，是解决分类问题的种有效工具［决策树学习方法在许多应用领域得到了应用，８１。同样，自然语言处理中，多消歧问题实质上也是分类问题，在许因此．词性标注、在义项消歧、本分类、音识别等工作中得到文语
维普资讯
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２００７年第１２期
结合决策树方法的中文机构名称识别
叶琳莉．黄Ｅ茂ｌ
（福建农林大学计算机与信息学院福建福州３Ｏｏ５０２）
【要】摘：机构名称层出不穷，文以高校名称为例，本采用一种结合决策树的方法对机构名称进行识剐，实验结果表明

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中文机构名识别的研究
- II -
大连理工大学硕士学位论文
The Research of Chinese Organization Name Recognition
Abstract
Chinese organization name recognition belongs to the domain of Chinese Named Entity Recognition, which is a basic research in Chinese Natural Language Processing. And Chinese organization name recognition is the most difficult part of Named Entity recognition.
大连理工大学硕士学位论文
目录
摘要..............................................................................................I Abstract .................................................................................................................................... III 1 绪论...................................................................................................................................... 1
The results show our methods are effective, the precision, recall rate and F-measure reach 94.83%, 95.02% and 94.93% respectively when testing on PKU corpus, while the precision, recall rate and F-measure reach 93.24%, 82.39% and 87.48% respectively when testing on msra corpus.
硕士学位论文
中文机构名识别的研究
The Research of Chinese Organization Name Recognition
作者姓名：
学科、专业：
学
号：
指导教师：
完成日期：
万如计算机应用技术
20609393 黄德根教授 2008 年 12 月 1 日
大连理工大学
Dalian University of Technology
First, a method combines SVM and CRF is proposed. As for the words appeared in the characteristic dictionary, we use SVM to decide whether it is the right boundary of a complicated organization name. If it is, we use CRF to tag from it until encounter non-organization name composition.
另一种是 CRF 和可信度模型相结合的方法。首先建立特征词可信度模型和前部词可信度模型，然后针对文本中的每个词分别计算其可信度的大小，并将可信度信息加入到 CRF 中进行学习，最终获得识别模型。
最后对机构名简称和兼类机构名进行详细的分析。该类机构名的识别涉及到语义层次，单纯采用统计方法无法有效的进行识别，本文根据它们不同的结构特点，制定了有效的规则进行初步的识别。
1.4.1 相关概念........................................................................................................ 6 1.4.2 具体工作........................................................................................................ 7 2 相关统计模型...................................................................................................................... 8 2.1 支持向量机模型(SVM)............................................................................................ 8 2.1.1 最优分类超平面............................................................................................ 8 2.1.2 非线性 SVM 及核函数 ............................................................................... 12 2.1.3 SVM 学习算法 ............................................................................................ 13 2.2 隐马尔可夫模型(HMM) ........................................................................................ 15 2.3 最大熵马尔可夫模型(MEMM) ............................................................................. 16 2.4 条件随机场模型(CRF)........................................................................................... 17 2.4.1 CRF 的原理 ................................................................................................. 17 2.4.2 CRF 的参数估计 ......................................................................................... 19 2.4.3 CRF 的优势 ................................................................................................. 20 3 中文机构名识别模型........................................................................................................ 22 3.1 模型描述................................................................................................................. 22 3.1.1 识别所需的资源.......................................................................................... 23 3.1.2 标记集的选择.............................................................................................. 24 3.1.3 标记粒度的选择.......................................................................................... 25 3.1.4 识别流程...................................................................................................... 25 3.2 基于 CRF 的简单机构名识别 ............................................................................... 27 3.2.1 特征模板...................................................................................................... 27 3.2.2 特征选择...................................................................................................... 30 3.3 SVM 和 CRF 相结合的复杂机构名识别.............................................................. 30 3.3.1 右边界识别.................................................................................................. 31