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一种基于实体类型信息的医疗实体关系联合抽取方法

摘要

本发明提供了一种基于实体类型信息的医疗实体关系联合抽取方法,包括对医疗文本数据集进行预处理;将训练数据句子中的每一个词转化成对应的词向量,构建词嵌入层;根据医疗文本的词向量表示,获取具有特征信息的文本特征向量表示;通过分层的指针标注方法,并融合实体类型信息,抽取出医学文本中的关系三元组。本发明将实体类型信息加入到医疗实体关系联合抽取训练模型中,实体类型信息与上下文信息对于关系抽取模型同样重要,融合了实体类型信息的模型使得实体与关系之间的依赖性更强,联系更为紧密,增强了实体关系抽取模型的性能;基于分层的指针网络模型,将关系建模为主语到宾语的映射,较好的处理医疗文本数据中存在的实体关系重叠问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113486667A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁工程技术大学;临沂大学;

    申请/专利号CN202110846235.2

  • 发明设计人 王星;唐楠楠;陈吉;蹇木伟;

    申请日2021-07-26

  • 分类号G06F40/295(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/211(20200101);G06K9/62(20060101);G16H10/60(20180101);

  • 代理机构11017 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人韩登营

  • 地址 123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号

  • 入库时间 2023-06-19 12:49:58

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