[发明专利]基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统有效
| 申请号： | 201810005385.9 | 申请日： | 2018-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN110019839B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 胡满满;陈旭;商显震;孙毓忠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/295 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统，包括：获取医学文本集和医学实体集，根据医学实体集，采用远程监督法对医学文本集中各词语进行实体信息标注，生成包含实体信息的数据集，以训练神经网络，得到用于实体识别的实体识别模型；获取医学实体集中实体间的关系类别，以使用数据集中用于关系分类的特征，训练神经网络，得到用于关系分类的关系分类模型；通过对待构建知识图谱的语料文本进行分句处理，获得待提取句子集合，使用实体识别模型，提取待提取句子集合中的所有候选实体，并使用关系分类模型确定候选实体间关系，以从大规模非结构化数据中自动构建包含候选实体和候选实体间关系的医学知识图谱。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 远程 监督 医学知识 图谱 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法，其特征在于，包括：步骤1、获取医学文本集，从现有医学知识库中获取医学实体集，根据该医学实体集，采用远程监督法对该医学文本集中各词语进行实体信息标注，生成包含实体信息的数据集，以训练神经网络，得到用于实体识别的实体识别模型；步骤2、获取该医学实体集中实体间的关系类别，以使用该数据集中用于关系分类的特征，训练神经网络，得到用于关系分类的关系分类模型；步骤3、通过对待构建知识图谱的语料文本进行分句处理，获得待提取句子集合，使用该实体识别模型，提取该待提取句子集合中的所有候选实体，并使用该关系分类模型确定候选实体间关系，以包含候选实体和候选实体间关系的三元组构建医学知识图谱。
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