[发明专利]基于深度学习的中文电子病历实体及关系联合抽取方法在审
| 申请号： | 202011516382.5 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112542222A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 高琰;刘正涛;王艳东;郭昊强 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H50/70;G06F40/211;G06F40/295;G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;李美丽 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的中文电子病历实体及关系联合抽取方法，包括：1，预处理得到语句序列特征的每个字对应的特征向量X；2，将待抽取的关系用三元组表示为(s,r,o)；将X作为实体抽取层网络的输入，预测获得实体subject的实体信息；3，将X和实体信息拼接作为自注意力机制的key和value，获取注意力权重α，将α和1‑α分别作为权重，以加权求和的方式得到两者结合的信息向量；4，基于信息向量获得实体object的首尾位置和关系类别r；5，基于三元组(s,r,o)，根据实体subject的实体类别和关系类别r，得到实体object的实体类别。本发明对关系重叠和单句多关系的识别效果良好，解决了实体信息和编码信息的自适应结合问题，能够准确有效地联合抽取中文电子病历中的实体及关系。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 中文 电子 病历 实体 关系 联合 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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