基于多粒度信息的中医文本关系抽取的研究
中医领域知识主要是以文本的形式存在,具有无规律的语言特性,中医知识的有效挖掘对充分利用文本中蕴藏的经验知识具有重要作用,信息抽取任务是中医知识管理的重要子任务,而关系抽取又是信息抽取任务中的重要环节.针对单粒度信息关系抽取方法中存在的句意传递错误和文本语义丢失的问题,提出将句子中的多粒度信息应用于中医文本关系抽取任务,构建多粒度信息抽取模型,将词语级信息整合到字符序列中,多种粒度的文本信息可以为模型提供更多的知识引导,更全面的挖掘语义特征.实验结果证明,此方法能够更加精确的抽取中医文本关系,使模型具有更好的鲁棒性,基本不受噪声的影响.
多粒度信息;关系抽取;深度学习;中医文本
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TP3(计算技术、计算机技术)
河北省"三三三人才工程"培养经费项目项目编号:A201803082
2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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