【摘 要】
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心血管疾病是全世界范围内头号致死的慢性疾病,治疗周期长、发病因素多且病患率高。目前在我国心血管疾病领域仍存在治疗水平差异大,医疗数据不全面,医疗资源使用不合理、不规范等问题。随着计算机和人工智能的发展,使用信息化的方式来提升医疗服务可以在很大程度上缓解医疗领域目前的存在的一些问题。实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分,也是医疗领域知识问答、知识图谱构建等相关任务的重要基础环节之一。抽取心血管疾病领
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心血管疾病是全世界范围内头号致死的慢性疾病,治疗周期长、发病因素多且病患率高。目前在我国心血管疾病领域仍存在治疗水平差异大,医疗数据不全面,医疗资源使用不合理、不规范等问题。随着计算机和人工智能的发展,使用信息化的方式来提升医疗服务可以在很大程度上缓解医疗领域目前的存在的一些问题。实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分,也是医疗领域知识问答、知识图谱构建等相关任务的重要基础环节之一。抽取心血管疾病领域内的实体关系类别,获取疾病、医疗与药物等之间的关系,是构建心血管类专病知识图谱、病人康复知识问答等应用的信息基础。本文主要研究工作如下:1)收集心血管疾病领域的医疗指南语料,针对心血管疾病的特点,拓展相应的实体类别与关系类别,并且进行相应的标注,构建实体关系抽取数据集;2)使用完全由注意力机制构建的BERT作为预训练抽取网络,然后综合CNN网络模型在特征抽取中的优势特点,针对该数据集提出BERT-CNN综合实体关系抽取网络模型;3)根据中文语义中主要以词而不是字为基本单位的特性,引入BERT-wwm网络用于提升在中文语料中关系抽取的性能。实验结果表明本文提出的BERT（wwm）-CNN网络模型在本文数据集上F1值取得了较好的效果。
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