【摘 要】
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[目的/意义]中医领域存在大量的文献,这些文献中含有大量中医诊疗的知识.但这些知识往往存在于非结构化文本中,通过信息抽取技术将其转化成结构化文本,不仅能够提高效率,还可以进一步推进中医智能辅助诊疗的发展.[方法/过程]本文使用了联合事件抽取模型,利用BERT对中医文献进行字向量表示,并在此基础上加入Self-Attention层,最后与CRF模型结合,实现了对中医文献的句子级事件的初步抽取.[结果/结论]通过实验与Pipeline模型进行对比,结果显示,本文使用的模型F1值较Pipeline模型提高了14
【机 构】
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北京师范大学医院 北京 100875;北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083
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[目的/意义]中医领域存在大量的文献,这些文献中含有大量中医诊疗的知识.但这些知识往往存在于非结构化文本中,通过信息抽取技术将其转化成结构化文本,不仅能够提高效率,还可以进一步推进中医智能辅助诊疗的发展.[方法/过程]本文使用了联合事件抽取模型,利用BERT对中医文献进行字向量表示,并在此基础上加入Self-Attention层,最后与CRF模型结合,实现了对中医文献的句子级事件的初步抽取.[结果/结论]通过实验与Pipeline模型进行对比,结果显示,本文使用的模型F1值较Pipeline模型提高了14.2％.
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