【摘 要】
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近年来,医疗健康领域的实体分类与关系抽取引起了广泛关注。以往工作大多采用流水线模型,此类模型容易忽略任务间联系并造成错误传播,而联合学习则能够很好地避免这2个问题。
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(11&ZD189),湖北省教育厅科学技术研究计划(B2016010),湖北省教育厅人文社会科学研究项目(17Y018),武汉市科学技术计划(2016060101010047).
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近年来,医疗健康领域的实体分类与关系抽取引起了广泛关注。以往工作大多采用流水线模型,此类模型容易忽略任务间联系并造成错误传播,而联合学习则能够很好地避免这2个问题。为此,把卷积神经网络与支持向量机、条件随机场相结合,构建了联合神经网络模型。在此模型基础上,以参数共享的方式,分别通过任务联合、模型联合以及特征联合对实体分类与关系抽取2个任务进行联合学习,在药品说明书语料库中取得了非常不错的效果,实体分类和关系抽取的 F 值分别达到了98.0%和98.3%。实验表明,联合神经网络模型对于实体分类和关系抽取是非
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