公开(公告)号：CN111368528A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN202010156316.5

申请日：2020-03-09

申请人： 西南交通大学

发明人： 滕飞 ,  马敏博 ,  李双庆 ,  姚远 ,  曾嵛 ,  刘赟

IPC分类号： G06F40/279 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种面向医学文本的实体关系联合抽取方法，该方法包括对医学文本实体关系数据集按照三元组方式进行重组，将医学文本语句向量化表示，采用双向长短期记忆网络加自注意力机制构建参数共享层，采用softmax函数预测头实体标签，采用CNN-softmax进行关系-尾实体联合解码，结合头实体预测结果增强联合解码表示，采用联合损失函数优化方式训练参数共享层和联合解码层。本发明解决了医学文本中实体和关系类别和位置分布不均匀、多对关系同时出现在同一句的问题，能够提高医学文本实体关系抽取的质量和效率。

公开(公告)号：CN111368528B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202010156316.5

申请日：2020-03-09

申请人： 西南交通大学

发明人： 滕飞 ,  马敏博 ,  李双庆 ,  姚远 ,  曾嵛 ,  刘赟

IPC分类号： G06F40/279 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种面向医学文本的实体关系联合抽取方法，该方法包括对医学文本实体关系数据集按照三元组方式进行重组，将医学文本语句向量化表示，采用双向长短期记忆网络加自注意力机制构建参数共享层，采用softmax函数预测头实体标签，采用CNN‑softmax进行关系‑尾实体联合解码，结合头实体预测结果增强联合解码表示，采用联合损失函数优化方式训练参数共享层和联合解码层。本发明解决了医学文本中实体和关系类别和位置分布不均匀、多对关系同时出现在同一句的问题，能够提高医学文本实体关系抽取的质量和效率。