中文医学文献的实体关系提取研究及在糖尿病医学文献中的应用

来源 :生物医学工程学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dy911615
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医学文献含有丰富的有价值的医学知识.目前,在医学文献上的实体关系提取研究已经得到了很大的进步,但是随着医学文献数量以指数形式增加,医学文本的标注工作成为一个很大的问题.为解决人工标注耗时长、工作量大的问题,研究者提出了远程监督标注的方法,但这种方法会引入大量噪声.本文提出了一种基于卷积神经网络的新型神经网络结构,可以解决大量噪声问题.该模型可以利用多窗口卷积神经网络自动提取句子特征,在得到句子向量后,通过注意力机制选择对真实关系有效的句子.特别地,提出实体类型(ET)嵌入方法,通过加入实体类型特征用于关系分类.我们针对训练文本存在不可避免的标注错误问题,提出句子级别的注意力机制用于关系提取.使用968份糖尿病医学文献进行实验,结果表明,与基线模型相比,本文模型在医学文献中得到了较好的效果,F1分数达到93.15%.最后,我们将提取的11类关系以三元组的形式存储,并利用这些三元组制成具有33347个节点、43686条关系边的复杂关系医学知识图谱.实验结果证明,本文所使用的算法明显优于用于关系提取的最佳基准系统.
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