医疗命名实体识别项目

使用sklearn_crf工具包，识别身体部位(body)以及疾病(disease)两类实体，其中crf_suite_model.m 是训练好的模型。 新增年龄匹配规则

测试结果：

f1: 0.885

entity-level accuracy: 0.891

sentence-level accuracy: 0.925

	precision	recall	f1-score	support
B-Body	0.877	0.856	0.866	6015
I-Body	0.823	0.826	0.825	5277
B-Disease	0.887	0.902	0.894	10704
I-Disease	0.888	0.909	0.898	24062
micro avg	0.879	0.891	0.885	46058
macro avg	0.869	0.873	0.871	46058
weighted avg	0.879	0.891	0.885	46058

使用方法：

疾病身体部位实体

1.单句预测

python predict.py 
我肚子好痛
我[肚子]{Body}好痛

2.批量预测

python predict.py --input=/path/to/inputfile --output=/path/to/outputfile

年龄实体

1.单句预测

python find_age.py 
我儿子28岁，身高175
我儿子[28]{Age}岁，身高175

2.批量预测

python find_age.py --input=/path/to/inputfile --output=/path/to/outputfile