基于SimBERT的中医医案实体间关系抽取OA
Extraction of Relationships between Entities in TCM Medical Cases Based on SimBERT
自然语言处理中,实体与关系抽取是构建知识图谱、设计问答系统、语义分析等任务中不可或缺的环节.中医领域的信息多数以非结构化文本形式储存,中医文本关键信息抽取对挖掘名老中医的经验有重要作用.然而,中医文本往往存在样本不均衡、实体关系多词一义的问题,如多种诊断结果指向同一证候.为解决这些问题,构建半监督学习框架下基于SimBERT的关系抽取模型对中医文本的实体关系进行抽取,利用SimBERT的相似文本生成功能进行文本增强,以解决样本不均衡问题,SimB…查看全部>>
刘逍;龚庆悦;李铁军;王红云
南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏南京210046南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏南京210046南京中医药大学第二附属医院(江苏省第二中医院),江苏南京210017南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏南京210046
信息技术与安全科学
关系抽取SimBERT中医医案
《软件导刊》 2022 (11)
12-18,7
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