【摘 要】
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医学文献的摘要部分包含丰富的医学知识,是重要的医学知识来源。从医学文献摘要中抽取医学实体等知识可以帮助医学领域专家构建医学知识图谱,辅助医生快速获取和学习医学知识。本文针对医学文献摘要的文本特点,重点研究医学实体知识的抽取。通过结合双向长短期记忆网络和条件随机场,设计面向医学文献摘要的医学实体抽取模型,实现面向医学文献摘要的知识抽取工具,帮助医生快速抽取医学实体等医学知识。本文的主要工作:1.制定
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医学文献的摘要部分包含丰富的医学知识,是重要的医学知识来源。从医学文献摘要中抽取医学实体等知识可以帮助医学领域专家构建医学知识图谱,辅助医生快速获取和学习医学知识。本文针对医学文献摘要的文本特点,重点研究医学实体知识的抽取。通过结合双向长短期记忆网络和条件随机场,设计面向医学文献摘要的医学实体抽取模型,实现面向医学文献摘要的知识抽取工具,帮助医生快速抽取医学实体等医学知识。本文的主要工作:1.制定了面向医学文献摘要的医学知识框架,设计了一套医学文献摘要的语料标注准则,结合医学领域专家的领域知识生成了一个标注后的数据集。2.设计了面向医学文献摘要的医学实体抽取模型,其中医学实体标签预测方法包括三种:基于BiLSTM+Softmax的医学实体标签预测方法,基于BiLSTM+CRF的医学实体标签预测方法,基于BiLSTM+Attention+CRF的医学实体标签预测方法。并将基于BiLSTM+Attention+CRF的医学实体抽取模型应用于JNLPBA2004数据集,通过实验分析模型的查准率、查全率和F1值。结果表明了基于BiLSTM+Attention+CRF医学实体抽取模型提高了医学文献摘要中抽取知识的准确率,解决了医生无法高效获取医学文献摘要中医学知识的问题。3.设计并实现了一个面向医学文献摘要的知识抽取工具。首先利用医学实体抽取模型从医学文献摘要中抽取医学实体知识,再结合医学知识框架抽取医学实体间关系知识,最后形成RDF形式的医学知识。本文的主要贡献是面向医学文献摘要的医学实体抽取模型。
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