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【中文期刊】 杨延云 杜建强 等 《计算机应用与软件》 2023年40卷3期 217-222,234页
【摘要】 目前实体识别和关系抽取任务大多采用流水线方式,但该方法存在错误累积、忽略两个任务相关性和信息冗余等诸多问题.结合中医文本的特点,提出一种基于深度学习的中医实体关系联合抽取方法.该方法使用改进的序列标注策略,将中医的实体关系联合抽取转换成序列...
- 概要：
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【中文期刊】 杨延云 杜建强 等 《智能计算机与应用》 2023年13卷8期 186-191,196页
【摘要】 中医药领域高质量标注数据缺乏,可用作实体及关系联合抽取任务的语料数量偏少.BiLSTM-CRF方法在序列标注上有优势,但对上下文信息与当前信息的关联关注不够,影响模型的性能.针对上述问题,提出一种融合数据增强和注意力机制的中医实体及关系联合...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林燕榕 张怡 等 《西南大学学报（自然科学版）》 2020年42卷11期 52-58页
【摘要】 对肾病专科电子病历进行命名实体识别和实体关系抽取研究,为避免实体与关系独立抽取产生信息的冗余和联合抽取导致实体识别准确率下降的问题,将实体识别和关系抽取相结合,提高抽取准确率.先用长短期记忆网络—条件随机场(Bi-directional L...
- 概要：
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【学位论文】 作者：吴赟盈 导师：乐嘉锦 东华大学 软件工程 软件工程（硕士） 2019年
【摘要】 甲状腺临床文档记录了病人的各种诊疗信息，蕴含着大量的甲状腺临床知识。通过构建甲状腺临床知识图谱，能以网络结构的方式组织和理解临床知识。表示学习模型能将网络中的实体向量化后进行链接预测，即发现或还原知识图谱中缺失的临床知识，最终可实现治疗方案...
- 概要：
- 方法：
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【学位论文】 作者：石雪 导师：汤歩洲 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术 计算机科学与技术（硕士） 2018年
【摘要】 信息技术的迅猛发展使得临床医疗服务已进入数字化和信息化时代，一系列以电子病历为核心的医疗信息系统的建立与普及为医疗大数据奠定了坚实基础。在医疗大数据时代，如何分析利用医疗大数据，提高临床医疗服务智能化程度，成为当下临床医疗信息化亟需解决的问...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 黄晓芳 陈剑秋 等 《医学信息学杂志》 2023年44卷2期 28-34页ISTICCA
【摘要】 分析中文电子病历数据实体关系提取常用方法,提出一种基于双向编码器表征的实体关系联合抽取算法,使用级联解码器以及指针标注方法完成实体关系抽取及实体识别,实验结果证明该方法可有效抽取电子病历实体关系.
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 康宏宇 李姣 等 《中华医学图书情报杂志》 2019年28卷8期 1-7页ISTICCA
【摘要】 目的:通过构建抗癌药物基因组学知识表示模型,丰富药物、基因、疾病以及个性化用药等之间的语义关系,为临床医生精准用药、联合用药等提供参考依据,为药学科研人员开展新药研发、老药新用等研究提供理论支持,为癌症患者查询药物知识提供服务支撑.方法:对...
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