基于BERT和非自回归的医疗知识抽取

于清; 马志龙; 徐春

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为避免实体与关系独立抽取产生的误差累计及实体重叠问题,提出一种基于BERT和非自回归的联合抽取模型来进行医疗知识抽取。首先,通过BERT预训练语言模型进行句子编码;然后,采用非自回归(NAR,Non-autoregressive)的方法实现并行解码,抽取关系类型,并根据头尾实体的位置索引抽取实体,得到医疗实体的关系三元组;最后,将抽取出的实体和关系导入Neo4j图数据库中实现知识可视化。通过对电子病历中的数据进行人工标注得到数据集,实验结果表明,基于BERT和非自回归联合学习模型的F1值为0.92,precision值为0.93,recall值为0.92,与现有模型相比3项评价指标均有提升,表明本文方法能够有效抽取电子病历中的医疗知识。

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来源
《计算机与现代化》 |2023年第1期|120-126|共7页
作者
于清; 马志龙; 徐春;
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作者单位

新疆财经大学信息管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
联合学习; 非自回归; BERT; 实体重叠; 电子病历;

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