【摘 要】
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中医理论知识体系结构庞大,实体和实体间关系错综复杂,需采用合适的技术手段对该领域知识加以组织和存储,以便能灵活地运用到日常生活之中。相较于关系型数据库,知识图谱则更加适合中医理论知识的组织与存储。而准确高效的实体关系抽取则是构建高质量知识图谱的重要基础。本文以自建Co NER&RE-TCM语料库为基础,以形成高性能的多头选择联合抽取模型为目标,围绕多头选择模型中字向量语义表征能力弱、类别不均衡数据
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中医理论知识体系结构庞大,实体和实体间关系错综复杂,需采用合适的技术手段对该领域知识加以组织和存储,以便能灵活地运用到日常生活之中。相较于关系型数据库,知识图谱则更加适合中医理论知识的组织与存储。而准确高效的实体关系抽取则是构建高质量知识图谱的重要基础。本文以自建Co NER&RE-TCM语料库为基础,以形成高性能的多头选择联合抽取模型为目标,围绕多头选择模型中字向量语义表征能力弱、类别不均衡数据集适应能力弱等问题,开展理论与实验工作。首先,对中医非结构化及半结构化文本数据进行实体和实体间关系标注,构建用于实体关系抽取的中医领域标注语料库Co NER&RE-TCM,并分析库中实体关系特征,为中医领域实体关系联合抽取模型的研究工作奠定基础。其次,针对多头选择模型存在的文本语义表征及特征提取能力弱的问题,提出一种增强中文文本语义表征及特征提取能力的方法,并构建了相应模块。该模块中,以Bert-wwm-ext预训练模型作为嵌入层增强中文文本语义表征能力、以Bi GRU网络与残差网络作为混合编码层增强特征提取能力。再次,针对中医知识文本数据中关系类别不均衡的问题,提出基于损失优化的类别不均衡适应能力增强方法。该方法在关系分类层后采用自设阈值的方式,将有效关系类样本自动划分为充分可分类关系和未充分可分类关系,并在后续仅计算未充分可分类关系的损失,让模型更专注于未充分可分类关系的学习,以缓解因关系类别不均衡造成的关系抽取准召率低的问题。最后,在Ubuntu18.04操作系统下,通过Tensorflow框架构建基于Bert-wwm-ext与损失优化的多头选择中医知识联合抽取模型,在语料库Co NER&RE-TCM上开展实体关系联合抽取实验,并分析实验结果。
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