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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：基于中文电子病历的实体关系联合抽取方法、网络、设备和计算机可读存储介质，属于自然语言处理领域，解决无法充分捕获远距离上下文语义信息以及实体识别和关系抽取信息交互不足的问题，要点是通过将句子的实体任务特征与双向时序特征通过协同注意力网络获取深度融合特征，并将融合特征通过多层卷积，获取关系抽取特征；获取实体任务特征，实体任务特征经过条件随机场得到实体标记序列；通过所述实体标记序列，对所得实体两两配对得到多个实体对；根据所述关系抽取特征对各实体的对应位置的特征加权、平均操作得到实体的特征；将实体对的两个实体对应的实体的特征与预训练模型的句子表示拼接，通过分类器输出根据所述拼接表示得到的实体关系类型，效果是提高了实体关系抽取的精度。
主权项：1.一种基于中文电子病历的实体关系联合抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：通过将中文电子病历的句子的每个位置编码，获取句子每个位置的输出特征并对每个位置的输出特征拼接，获取句子特征表示；通过将句子特征表示的正向特征和反向特征拼接，获取句子的双向时序特征Hm；将双向时序特征Hm通过自注意力网络，获取实体任务特征Hner，实体任务特征Hner经过条件随机场得到实体标记序列；将句子的实体任务特征Hner与双向时序特征Hm通过Co-Attention网络，获取深度融合特征Hmerge，并将深度融合特征Hmerge通过多层卷积，获取关系抽取特征Hre；通过所述实体标记序列，对所得实体两两配对得到多个实体对；根据所述关系抽取特征Hre对各实体的对应位置的特征加权、平均操作得到实体的特征he；将实体对的两个实体对应的实体的特征he与预训练模型的句子表示hcls拼接获取拼接表示，通过分类器输出根据所述拼接表示得到的实体关系类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 基于中文电子病历的实体关系联合抽取方法、网络、设备和计算机可读存储介质
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