一种基于多粒度文本嵌入的医学实体识别方法

摘要

本发明涉及一种基于多粒度文本嵌入的医学实体识别方法，属于信息抽取和知识图谱构建技术领域。所述医学实体识别方法，包括：构建多粒度文本嵌入：通过预训练语言模型，构建多粒度文本嵌入，多粒度文本嵌入包括字符嵌入、词嵌入、词性嵌入、子串嵌入及短语嵌入；生成模式权重：根据医学术语构成模式，生成中文句子中所有字符的模式权重；结点嵌入表示学习：使用图注意力网络和模式强化注意力机制，进行结点嵌入表示学习；输出医学文本实体识别结果：采用条件随机场生成医学文本的实体类别标签，输出医学实体识别结果。所述方法解决了医学实体识别中图表示信息利用不足、文本分布式表示的嵌入粒度单一的问题，提高了医学实体识别的性能。