基于联合神经网络模型的中文医疗实体分类与关系抽取

被引：16

作者：

张玉坤 ^{[1
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]}

刘茂福 ^{[1
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胡慧君 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 武汉科技大学计算机科学与技术学院

[2] 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

来源：

计算机工程与科学 | 2019年 / 41卷 / 06期

关键词：

实体分类; 关系抽取; 参数共享; 联合学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081203 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

近年来,医疗健康领域的实体分类与关系抽取引起了广泛关注。以往工作大多采用流水线模型,此类模型容易忽略任务间联系并造成错误传播,而联合学习则能够很好地避免这2个问题。为此,把卷积神经网络与支持向量机、条件随机场相结合,构建了联合神经网络模型。在此模型基础上,以参数共享的方式,分别通过任务联合、模型联合以及特征联合对实体分类与关系抽取2个任务进行联合学习,在药品说明书语料库中取得了非常不错的效果,实体分类和关系抽取的F值分别达到了98.0%和98.3%。实验表明,联合神经网络模型对于实体分类和关系抽取是非常有效的。

引用

页码：1110 / 1118

页数：9

共 8 条

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