Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical named entity recognition
总述
作者提出了融入字典信息的深度学习模型，用于解决中文医学命名实体识别问题。
融合了字典的深度模型主要的优点是，可以克服传统深度模型难以识别出现频率少，或者从未出现的实体。
具体得，作者基于BiLSTM拓展出两个深度模型框架，并且设计了五种特征
设计的五种特征
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N-gram特征
具体的过程，首先提取出2-5gram
字符串, 共有8个字符串(左右两边)，如上图一，所示xi的2-5gram字符串，之后用独热编码表示各个字符串，如图二所示，
腹壁属于body，所以编码是00001,8个字符串，每个字符串用五维的独热编码表示，所以N-gram特征，共有40维
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PIEF(Position-Independent Entity Type)特征
一句话概括就是，双向最大匹配算法(正向、逆向取最大长度)，对句子中的字符标注其属于的类别
如上图PIET特征所示
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PDET(Position-Dependent Entity Type)特征
相比于PIEF融入了实体位置信息，如上图PDEF所示，S、single
单个字符实体位置,B、begin实体的开始位置,E、end实体结束位置I、inter实体中间位置。
两个模型
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model 1
嵌入向量和特征向量直接连接，输入到双向LSTM中
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model 2
嵌入向量和特征向量分别输入到双向LSTM中，最后在CRF层前才连接
显然第一种是最好的方式
最后的结果
