【摘 要】
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生物医学的实体识别和关系抽取是从文本数据中识别特定的实体,并对实体间的关系进行判断。电子病历记录了病人详细的诊疗经过,对其进行命名实体识别,可以从中提取患病部位,发
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生物医学的实体识别和关系抽取是从文本数据中识别特定的实体,并对实体间的关系进行判断。电子病历记录了病人详细的诊疗经过,对其进行命名实体识别,可以从中提取患病部位,发病症状,治疗药物等重要信息;再通过关系抽取判断实体之间的关系,可以用于更多医学应用,例如通过药物关系抽取可以预防多种药物同时使产生的不良药物反应等。因此研究生物医学命名实体识别和关系抽取对构建生物医学领域知识图谱,帮助医生进行病例研究分析,促进智慧医疗建设等有重要意义。命名实体识别可以分为实体类别识别和边界识别。相比英文电子病历的命名实体识别,中文电子病历的实体识别更加困难。由于中文词语之间没有间隔,在实体的边界识别上极易产生错误。针对这个问题,本文提出了结合实体先验知识和自注意力机制的实体识别方法,以Bi LSTM-CRF作为基础模型,将区分实体和非实体的词性标签作为模型的先验知识,对实体边界进行初步区分;再通过自注意力机制提高同个实体内的字符关联权重,进一步提升模型对实体边界的识别能力。本文在中文电子病历命名实体识别任务上进行实验,相比基准模型,F1值提高了12.75%,并且在实体边界识别问题上有明显的改进。药物关系提取是对药物之间的关系进行判断,药物关系抽取存在负样例较多,正样例较少,难以提取类别特征的问题。针对这个问题,本文提出了基于预训练BERT的药物关系抽取模型,结合类别先验知识和注意力机制,提高模型提取类别特征的能力。本文方法的主要创新点:(1)针对负样例较多的问题,本文提出了基于规则和模板的负样例过滤方法,将正负样本比例从原来的1:5.92降低为1:2.68。(2)为了提高不同类别样例的区分度,本文基于卡方检验和文档频率获取每个类别的关键词作为模型的先验知识,并在模型中通过关键词与药物对的位置编码来增加样例的差异性。(3)本文模型还通过注意力机制学习关键词与句子中其他词的分布信息,通过关键词与其他词的共现信息来提高模型分类效果。在公开药物相互关系DDI数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效提高关系抽取效果,并取得了在该数据集上的SOTA结果。
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