面向中醫(yī)電子病歷的癥狀實(shí)體及屬性抽取

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摘  要：文章針對(duì)中醫(yī)臨床癥狀實(shí)體及屬性抽取存在醫(yī)療短文本語義信息欠缺，常用的流水線方法易導(dǎo)致多任務(wù)之間產(chǎn)生錯(cuò)誤累積的問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的癥狀實(shí)體及屬性抽取方法。首先通過基于BLSTM-CRF的序列標(biāo)注模型完成“實(shí)體/修飾屬性”識(shí)別;其次根據(jù)擴(kuò)展步長(zhǎng)的就近匹配原則生成高覆蓋率、低冗余度的“實(shí)體—屬性值”候選對(duì);最后基于ERNIE-BGRU-MP完成關(guān)系分類，利用ERNIE豐富文本上下文信息，聯(lián)合BGRU提取文本全局特征信息，采用最大池化法過濾冗余和噪聲信息，提高模型的泛化性和魯棒性。（剩余10205字）