基于深度神经网络和自注意力机制的医学实体关系抽取

摘要

随着医学信息化的推进,医学领域已经积累了海量的非结构化文本数据,如何从这些医学文本中挖掘出有价值的信息,是医学行业和自然语言处理领域的研究热点.随着深度学习的发展,深度神经网络被逐步应用到关系抽取任务中,其中"recurrent+CNN"网络框架成为了医学实体关系抽取任务中的主流模型.但由于医学文本存在实体分布密度较高、实体之间的关系交错互联等问题,使得"recurrent+CNN"网络框架无法深入挖掘医学文本语句的语义特征.基于此,在"recurrent+CNN"网络框架基础之上,提出一种融合多通道自注意力机制的中文医学实体关系抽取模型,包括:1)利用BLSTM捕获文本句子的上下文信息;2)利用多通道自注意力机制深入挖掘句子的全局语义特征;3)利用CNN捕获句子的局部短语特征.通过在中文医学文本数据集上进行实验,验证了该模型的有效性,其精确率、召回率和F1值与主流的模型相比均有提高.