换一批摘要知识图谱技术促进了新药研发的进展,但国内研究起点晚且领域知识多以文本形式存储,图谱重用率低.因此,本研究基于多源异构的医药文本,设计了以Bert-wwm-ext预训练模型为基础,并融合级联思想的中文命名实体识别模型,从而减少了传统单次分类的复杂度,进一步提高了文本识别的效率.实验结果显示,该模型在自建的训练语料上的F1分数达0.903,精确率达89.2％,召回率达91.5％.同时,将模型应用于公开数据集CCKS2019上,结果显示该模型能够更好地识别中文文本中的医疗实体.最后,利用此模型构建了一个中文医药知识图谱,图谱包含13 530个实体,10 939个属性,以及39 247个相关关系.本研究所提出的中文医药实体识别与图谱构建方法,有望助力研究者加快医药知识新发现,从而缩短新药研发进程.
更多相关知识
栏目名称
DOI
10.11665/j.issn.1000-5048.2023030903
发布时间
2023-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览0
- 被引4
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
