自然语言种类丰富、形式灵活多变的特征使得隐式关系抽取成为目前关系抽取领域中富有难度和挑战性的任务之一。通过引入构式语法理论和依存句法分析两种认知语言学范畴的理论技术,构建了一种面向中医古籍中隐式关系的抽取方法。首先利用构式语法理论制定文本构式化策略、分析并定义出8种构式特征与5种构式类型,并使用CART(classification and regression tree,CART)分类模型完成文本分类;其次对其中4类构式使用依存句法分析技术构建句法树,通过分析句法树中的特定结构,制定医学类实体间的关系三元组抽取规则,实现隐式关系抽取;最后在经典中医古籍《黄帝内经》数据集上进行测试,实验结果表明了方法的有效性。
传统中医本草文献含有丰富的中医知识,是中医理论研究的重要载体.为了更好地挖掘中医本草知识,精准地实现中医本草文献命名实体识别任务,提出了一种基于特征增强的Bert-BiGRU-CRF中医本草命名实体识别模型,使用特征融合器拼接Bert生成的词向量与实体特征作为输入,以双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit, BiGRU)为特征提取器,以条件随机场(conditional random fields, CRF)进行标签预测,通过特征增强的方法更好地识别中医本草的药名、药性、药味、归经等实体及其边界信息,完成中医本草命名实体任务.在中医本草数据集上的实验结果表明,融入特征的模型F1值达到了90.54%,证明了所提出的方法可以更好地提高中医本草命名实体识别精度.
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