基于联合神经网络模型的中文医疗实体分类与关系抽取

• 作者: 刘茂福 张玉坤 胡慧君
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 实体分类 关系抽取 参数共享 联合学习
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1110-1118
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.06.021

摘要

近年来,医疗健康领域的实体分类与关系抽取引起了广泛关注.以往工作大多采用流水线模型,此类模型容易忽略任务间联系并造成错误传播,而联合学习则能够很好地避免这 2 个问题.为此,把卷积神经网络与支持向量机、条件随机场相结合,构建了联合神经网络模型.在此模型基础上,以参数共享的方式,分别通过任务联合、模型联合以及特征联合对实体分类与关系抽取 2 个任务进行联合学习,在药品说明书语料库中取得了非常不错的效果,实体分类和关系抽取的F值分别达到了 98.0%和 98.3%.实验表明,联合神经网络模型对于实体分类和关系抽取是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘茂福	武汉科技大学计算机科学与技术学院	33	169	9.0	11.0
3	胡慧君	武汉科技大学计算机科学与技术学院	19	76	5.0	8.0
9	张玉坤	武汉科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0