面向中醫(yī)電子病歷的癥狀實體及屬性抽取
摘 要:文章針對中醫(yī)臨床癥狀實體及屬性抽取存在醫(yī)療短文本語義信息欠缺,常用的流水線方法易導致多任務之間產(chǎn)生錯誤累積的問題,提出一種基于深度學習的癥狀實體及屬性抽取方法。首先通過基于BLSTM-CRF的序列標注模型完成“實體/修飾屬性”識別;其次根據(jù)擴展步長的就近匹配原則生成高覆蓋率、低冗余度的“實體—屬性值”候選對;最后基于ERNIE-BGRU-MP完成關系分類,利用ERNIE豐富文本上下文信息,聯(lián)合BGRU提取文本全局特征信息,采用最大池化法過濾冗余和噪聲信息,提高模型的泛化性和魯棒性。(剩余10205字)
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- 現(xiàn)代信息科技
- 2022年03期
目錄
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