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基于卷积神经网络的医疗护理实体关系抽取
1
作者
曹茂俊
胡喆
《电子设计工程》
2024年第8期18-22,共5页
针对医疗护理领域知识复杂性强、数据量大以及对准确度要求较高的问题,该研究提出一种基于卷积神经网络的医疗护理学实体关系抽取方法,实现对护理学语义关系的细粒度文本挖掘。该研究构建了医疗护理学语料标注系统,通过将医疗语料转化...
针对医疗护理领域知识复杂性强、数据量大以及对准确度要求较高的问题,该研究提出一种基于卷积神经网络的医疗护理学实体关系抽取方法,实现对护理学语义关系的细粒度文本挖掘。该研究构建了医疗护理学语料标注系统,通过将医疗语料转化为向量特征矩阵,实现了对医疗语料的自动过滤和标注。通过向神经网络模型嵌入所构建的医疗关系语料库,一定程度上提高了模型疾病分类的准确度。在医疗护理学数据集上的实验表明,基于卷积神经网络的模型在指标精确度、召回率、F1值可达到89.78%、87.59%、89.77%。综上所述,该研究提出的基于卷积神经网络的医疗护理学实体关系抽取方法能够有效地抽取医疗语料数据中的实体关系,优于传统的实体关系抽取模型。
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关键词
实体关系抽取
卷积神经网络
医疗护理学
词向量
知识图谱
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的医疗护理实体关系抽取
1
作者
曹茂俊
胡喆
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《电子设计工程》
2024年第8期18-22,共5页
基金
黑龙江省自然科学基金(LH2019F004)。
文摘
针对医疗护理领域知识复杂性强、数据量大以及对准确度要求较高的问题,该研究提出一种基于卷积神经网络的医疗护理学实体关系抽取方法,实现对护理学语义关系的细粒度文本挖掘。该研究构建了医疗护理学语料标注系统,通过将医疗语料转化为向量特征矩阵,实现了对医疗语料的自动过滤和标注。通过向神经网络模型嵌入所构建的医疗关系语料库,一定程度上提高了模型疾病分类的准确度。在医疗护理学数据集上的实验表明,基于卷积神经网络的模型在指标精确度、召回率、F1值可达到89.78%、87.59%、89.77%。综上所述,该研究提出的基于卷积神经网络的医疗护理学实体关系抽取方法能够有效地抽取医疗语料数据中的实体关系,优于传统的实体关系抽取模型。
关键词
实体关系抽取
卷积神经网络
医疗护理学
词向量
知识图谱
Keywords
entity relationship extraction
Convolutional Neural Network
medical nursing
word vector
knowledge graph
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络的医疗护理实体关系抽取
曹茂俊
胡喆
《电子设计工程》
2024
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