在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项重要的任务，特别是在医疗领域。本教程将回顾如何使用命名实体识别技术来分析医疗文本，识别其中的关键实体。

教程概述

本教程主要分为以下几个部分：

  1. NER 简介：介绍命名实体识别的基本概念和其在医疗领域的应用。
  2. 数据预处理：讲解如何对医疗文本进行预处理，以便进行NER。
  3. 模型选择与训练：介绍几种常用的NER模型，并讲解如何选择和训练模型。
  4. 评估与优化：讨论如何评估NER模型的效果，并提出优化策略。

图片示例

下面是一张医疗领域NER的示例图片：

Medical NER Example

扩展阅读

如果您想了解更多关于NER和医疗领域的知识，可以参考以下链接：

希望这个回顾能帮助您更好地理解医疗领域命名实体识别技术。😊