基于循环胶囊网络的临床语义关系识别研究

• 作者: 王祺 邱家辉 阮彤 高大启 高炬
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电子病历记录 关系识别 循环神经网络 胶囊网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十四届全国信息检索学术会议专栏
• 页码范围: 80-88
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.009

摘要

得益于医疗信息化的不断推进,医院已积累了大量的电子病历记录.然而,这些病历记录大多以自然语言的形式存在,无法为计算机所"理解",也就无法对其做进一步的处理与挖掘.由此,对病历文本进行结构化研究,识别出病历实体间的语义关系,便显得尤为重要.本文针对临床语义关系识别任务,提出循环胶囊网络模型,使用分段循环神经网络来捕捉两实体及其上下文信息,并使用胶囊网络来进行最终的关系分类.实验表明,本文提出的方法较现有监督学习方法取得了更好的识别效果(F 1-score为96.51％),证明了本文方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高大启	华东理工大学信息科学与工程学院	39	472	11.0	21.0
2	高炬		30	223	8.0	14.0
3	阮彤	华东理工大学信息科学与工程学院	37	200	7.0	12.0
4	王祺	华东理工大学信息科学与工程学院	9	18	2.0	3.0
5	邱家辉	华东理工大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0