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基于编码器-解码器架构的藏医药文本实体关系联合抽取
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作者 高兴 拥措 《高原科学研究》 CSCD 2024年第4期115-128,共14页
在藏医药领域,准确提取医学文本中的医学实体及其关系并结构化为三元组,对于构建藏医药知识图谱具有重要意义。然而,现有方法主要依赖通用预训练模型处理藏医药文本,这些模型未能充分覆盖藏医药领域的专业术语,且在泛化性和鲁棒性方面... 在藏医药领域,准确提取医学文本中的医学实体及其关系并结构化为三元组,对于构建藏医药知识图谱具有重要意义。然而,现有方法主要依赖通用预训练模型处理藏医药文本,这些模型未能充分覆盖藏医药领域的专业术语,且在泛化性和鲁棒性方面存在不足。为此,文章提出了一种新型模型,该模型基于编码器-解码器架构,并融合了指针机制。在编码阶段,BERT和GloVe被用于生成丰富的嵌入表示,这些表示经过融合,增强了模型对医学领域文本的理解力;在解码阶段,通过将Transformer解码器和指针机制结合,模型直接生成与实体和关系相关的结构化信息。此外,文章通过引入“相似跨度”的概念和相应的惩罚性训练策略,进一步增强了模型识别实体的能力。通过在CMeIE-V2和藏医药数据集TibetanAI_TMDisRE_v1.0上进行广泛实验,并与基线模型进行对比,验证了文章模型的卓越性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 编码器-解码器架构 指针机制 藏医药文本 实体关系联合抽取
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