检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2023年第8期13卷 186-191,196页

作者：杨延云杜建强聂斌罗计根贺佳江西工程职业学院江西中医药大学计算机学院

中医药领域高质量标注数据缺乏,可用作实体及关系联合抽取任务的语料数量偏少。BiLSTM-CRF方法在序列标注上有优势,但对上下文信息与当前信息的关联关注不够,影响模型的性能。针对上述问题,提出一种融合数据增强和注意力机制的中医实体... 详细信息

中医药领域高质量标注数据缺乏,可用作实体及关系联合抽取任务的语料数量偏少。BiLSTM-CRF方法在序列标注上有优势,但对上下文信息与当前信息的关联关注不够,影响模型的性能。针对上述问题,提出一种融合数据增强和注意力机制的中医实体及关系联合抽取方法(DA-BiLSTM-Attention-CRF)。该方法首先采用EDA数据增强方法对未标注训练集进行多倍增强,然后将增强后的伪标注数据加入训练集,采用自训练策略进行多次实验。最后,测试集数据通过模型预测得到标注序列并进行三元组提取。在中医语料库上进行实验评估,实体及关系联合抽取F1值为82.43%。

关键词：中医文本实体及关系联合抽取数据增强注意力机制

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融合多元特征和注意力机制的病历实体及关系抽取技术研究

融合多元特征和注意力机制的病历实体及关系抽取技术研究

引用

作者：彭辉西北师范大学

学位级别：硕士

智慧医疗是基于人工智能和互联网技术的医疗健康服务模式,它能够为患者提供更加智能化、便捷化的医疗服务,进而提升医疗效率和医疗质量。如何有效提取患者病历中的关键信息,将非结构化的医疗信息转化为结构化数据,一直以来都是智慧医疗... 详细信息

智慧医疗是基于人工智能和互联网技术的医疗健康服务模式,它能够为患者提供更加智能化、便捷化的医疗服务,进而提升医疗效率和医疗质量。如何有效提取患者病历中的关键信息,将非结构化的医疗信息转化为结构化数据,一直以来都是智慧医疗领域中亟需解决的问题。为了应对这一挑战,采用高效、智能的方法从病历文本中提取医疗实体和关系,是智慧医疗领域中的重点研究任务。然而,目前关于中文医疗实体识别和关系抽取任务的研究较少,面临着诸多挑战:(1)现有实体识别研究方法没有充分考虑中文病历文本包含的语言特性,对中文医疗特征利用不足;(2)现有实体及关系抽取研究方法没有充分考虑实体和关系之间的相互作用,两个子任务间的信息利用不充分。针对以上挑战,本文主要工作如下:提出基于双分支TENER的中文病历医疗实体识别模型。首先,在TENER预训练模型对中文医疗文本进行编码的过程中,使用Char-Entity-Transformer将医疗实体词典信息集成到模型中,帮助TENER获取更多中文医疗专业术语的特征信息。其次,提出分而治之的策略,将实体识别分为实体边界识别和实体类型识别两个任务。其中,实体边界识别任务采用CRF获取实体的边界信息;实体类型识别任务则通过A-Softmax确定实体的类别。最后,为了提高模型对实体的分类能力,将卷积神经网络在中文病历文本中提取的偏旁部首特征融入到实体类别识别任务中。在四个中文病历数据集上的实验结果验证了模型的有效性。提出融合注意力引导图卷积的Cross-TENER模型,对中文病历医疗实体及关系进行联合抽取。该模型首先使用注意力引导的图卷积网络学习语句的依存结构,从而选择性地关注对关系抽取任务有用的相关信息。其次利用Star-Transformer的自注意力机制引入实体边界信息增强实体边界,以更好地捕捉句子中不同字词之间的位置关系,进一步增强模型的表达能力。最后,Cross-TENER分别计算不同医疗实体关系的相关性,捕获不同关系之间的联系和字词中细粒度的语义特征以及医疗实体的边界信息,减少了实体识别中不相关关系带来的噪声。实验结果表明,相较于其他基线模型,本文模型在三个中文医疗数据集上的实验性能更好,有助于提高中文医疗实体及关系联合抽取的性能。

关键词：中文医疗文本医疗实体识别实体及关系联合抽取注意力机制

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