Electronic medical record NER project using idCNN + CRF.

该项目主要使用idCNN / LSTM + CRF loss的结构解决电子病历中的NER问题，在测试数据集上的F1 score在94%左右。

使用bi-LSTM的问题在于训练速度较慢，并且对于本项目的局部实体识别问题，idCNN对局部实体的卷积编码比bi-LSTM的长距离依赖关系编码 相对而言达到更好的实体识别效果，同时提升了训练推理的效率。详见dilated convolutions_notes.ipynb。

模型输入的标记格式为IOBES（ 详见文件 ），通过jieba工具以词性的方式进行标注。CRF计算文本每个字的 标记概率，通过gold label和pred label的log likelyhood loss反向传播求解最优的transfer matrix。这比简单的计算cross entropy loss多了一个全局的转移weight，通过viterbi decode可以得到更优的结果。文件夹下有CRF相关的简单介绍。

source_code:

  - process_raw.py: 生成训练、开发、测试
  - main.py: 训练测试
  - model.py: 模型
  - config.py: 配置
  - conlleval.py: 结果评价
  - rnncell.py: 使用CoupledInputForgetGateLSTMCell
  - utils.py: 功能函数集合
  - datamanager.py: 模型输入生成

package:

  - main.py: 训练好的lib package使用入口