一种面向中医文本的实体关系深度学习联合抽取方法

杨延云; 杜建强; 聂斌; 罗计根; 贺佳

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一种面向中医文本的实体关系深度学习联合抽取方法

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目前实体识别和关系抽取任务大多采用流水线方式,但该方法存在错误累积、忽略两个任务相关性和信息冗余等诸多问题。结合中医文本的特点,提出一种基于深度学习的中医实体关系联合抽取方法。该方法使用改进的序列标注策略,将中医的实体关系联合抽取转换成序列标注任务,词向量与字符向量并联拼接作为双向LSTM-CRF输入,利用双向LSTM神经网络强大的特征提取能力,以及CRF在序列标注上的突出优势,结合优化的抽取规则完成中医实体关系联合抽取。在中医语料库上的实验结果表明,实体关系联合抽取的F1值可以达到80.42%,与传统流水线方法以及其他方法相比,实验效果更佳。

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来源
《计算机应用与软件》 |2023年第3期|217-222|共7页
作者
杨延云; 杜建强; 聂斌; 罗计根; 贺佳;
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作者单位

江西中医药大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
实体关系联合抽取; 深度学习; 字词向量拼接; 中医文本;

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