【摘 要】
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实体关系的提取是构建知识库的重要组成部分,对临床文本实体关系的研究可以促进医疗卫生的发展。传统针对实体关系抽取的方法大多是基于规则或是机器学习,需要领域专家来制定
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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实体关系的提取是构建知识库的重要组成部分,对临床文本实体关系的研究可以促进医疗卫生的发展。传统针对实体关系抽取的方法大多是基于规则或是机器学习,需要领域专家来制定大量特征,而且特征的多少和准确性同时影响关系抽取结果的准确性。为了能更好的提取文本特征,同时减少手工制造特征带来的麻烦,该文提出使用双向长短期记忆网络(BLSTM),利用该模型提取句子级语义特征,从而达到更好的实体关系抽取效果。通过对比其他模型,证实了该模型的有效性。
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