【目的】改进PubMedBERT在化学诱导性疾病（CID）实体关系分类的效果。【方法】提出一种基于PubMedBERT并结合Text-CNN的实体关系分类方法。该方法以实体对和文本组成句子对进行输入,利用PubMedBERT预训练模型对化学诱导性疾病相关文本进行编码获取全局特征,通过Text-CNN捕捉文本局部重要信息,判断实体对是否具有CID关系。【结果】在BioCreative V CDR数据集中,该方法的精确率、召回率和F1值分别达到78.3%、73.5%和75.8%,较其他方法最少提升了3.1%、1.5%和3.3%。【局限】仅考虑了化学诱导性疾病文本语料,在临床等其他语料上的效果有待检验。【结论】该方法能够捕捉化学诱导性疾病文本特征,提升实体关系分类的效果。
展开▼
