【摘 要】
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文章针对中医临床症状实体及属性抽取存在医疗短文本语义信息欠缺，常用的流水线方法易导致多任务之间产生错误累积的问题，提出一种基于深度学习的症状实体及属性抽取方法。首先通过基于BLSTM-CRF的序列标注模型完成“实体/修饰属性”识别；其次根据扩展步长的就近匹配原则生成高覆盖率、低冗余度的“实体—属性值”候选对；最后基于ERNIE-BGRU-MP完成关系分类，利用ERNIE丰富文本上下文信息，联合BG
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC12301）； 国家自然科学基金项目（6214120,82160955）； 江西省自然科学基金（20202BAB202019）； 江西省教育厅科技项目（GJJ190863）； 江西省一流学科建设科研启动基金专项项目（
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文章针对中医临床症状实体及属性抽取存在医疗短文本语义信息欠缺，常用的流水线方法易导致多任务之间产生错误累积的问题，提出一种基于深度学习的症状实体及属性抽取方法。首先通过基于BLSTM-CRF的序列标注模型完成“实体/修饰属性”识别；其次根据扩展步长的就近匹配原则生成高覆盖率、低冗余度的“实体—属性值”候选对；最后基于ERNIE-BGRU-MP完成关系分类，利用ERNIE丰富文本上下文信息，联合BGRU提取文本全局特征信息，采用最大池化法过滤冗余和噪声信息，提高模型的泛化性和鲁棒性。
其他文献
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