基于卷积神经网络的中文医疗弱监督关系抽取

摘要：

随着医疗领域受到越来越多的关注,自然语言处理的理论和应用逐渐拓展到该领域,其中信息抽取技术在该领域的应用成为研究热点.针对信息抽取技术在医疗领域实体关系抽取中的应用,提出一种基于卷积神经网络的弱监督关系抽取方法.该方法通过添加人工规则使训练语料带有实体关系标签,然后将该弱关系训练语料转换为向量特征矩阵,并输入到卷积神经网络进行分类模型训练,最终实现实体关系抽取.实验结果表明,该方法比常规机器学习方法更加准确高效.

关键词：自然语言处理、实体关系抽取、弱监督、卷积神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金2013CFB334

在线出版日期：2017-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：249-253