[发明专利]一种基于实体类型信息的医疗实体关系联合抽取方法

摘要

本发明提供了一种基于实体类型信息的医疗实体关系联合抽取方法，包括对医疗文本数据集进行预处理；将训练数据句子中的每一个词转化成对应的词向量，构建词嵌入层；根据医疗文本的词向量表示，获取具有特征信息的文本特征向量表示；通过分层的指针标注方法，并融合实体类型信息，抽取出医学文本中的关系三元组。本发明将实体类型信息加入到医疗实体关系联合抽取训练模型中，实体类型信息与上下文信息对于关系抽取模型同样重要，融合了实体类型信息的模型使得实体与关系之间的依赖性更强，联系更为紧密，增强了实体关系抽取模型的性能；基于分层的指针网络模型，将关系建模为主语到宾语的映射，较好的处理医疗文本数据中存在的实体关系重叠问题。