一种基于特征融合的医疗实体关系抽取方法

摘要

本发明公开一种基于特征融合的医疗实体关系抽取方法，包括：通过远程监督结合规则的方法将知识库中实体对齐到医疗语料，构建实体对句子集合；基于卷积神经网络模型对句子进行词级别的向量编码，得到句子的整体特征向量表示；使用循环神经网络分别提取句子最短依存路径上的左右两个子树方向的特征，并进行拼接操作；将两部分分别提取的句子整体特征和依存句法特征进行融合，对得到的融合特征进行最终的关系抽取。本发明的方法在利用依存句法结构的前提下，引入实体间能够表达实体关系类型的实体类型特征、位置特征以及句子的整体特征，并与依存句法特征进行融合，更好的学习句子之间的语义关系，有助于减少噪音数据对医疗实体关系抽取的干扰，能够在一定程度上提升医疗实体关系抽取的准确性。