基于提示學(xué)習(xí)的生物醫(yī)學(xué)關(guān)系抽取方法

摘要： 在非結(jié)構(gòu)化生物醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)中提取出實(shí)體之間的關(guān)系，對(duì)生物醫(yī)學(xué)的信息化發(fā)展有著重大意義，同時(shí)也是自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前，在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中正確地提取出實(shí)體間的關(guān)系面臨著兩個(gè)難點(diǎn)：1)由于在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中實(shí)體單詞大多由復(fù)合詞、未知詞組成，模型難以學(xué)習(xí)到實(shí)體內(nèi)部的語義特征；2)由于生物醫(yī)學(xué)帶標(biāo)注數(shù)據(jù)較少，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量較大，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易過擬合。因此，文中提出了基于提示...