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摘要：本发明公开了一种基于对偶感知的医疗关系抽取算法。本发明包括以下步骤：首先利用基于跨度的实体识别模型，来识别主客体实体对；其次，采用结合实体标记技术的关系分类模型，对识别得到的主客体实体对进行分类；再次，提出对偶模块，基于对偶感知机制，设计对偶任务即利用已获取的关系类型来抽取主客体实体对；最后，设计匹配模块，通过校对主客体实体对来过滤错误三元组，获得最终的关系三元组结果。此外，针对上述框架即基于对偶感知的协同自适应框架CADA，设计协同自适应训练策略和协同自适应调优算法，来优化整个CADA框架的性能。本发明能有效提高医学领域的关系抽取任务的准确率，在一定程度上缓解了医学关系抽取的领域特异性问题。
主权项：1.一种基于对偶感知的医学关系抽取算法，其特征在于包括以下步骤：S1、采用基于跨度的实体识别模型，来识别主客体实体对，即实体识别模块ER；S2、采用结合实体标记技术的关系分类模型，对识别得到的主客体实体对进行关系分类，即关系分类模块RC；S3、提出对偶模块DL，基于对偶感知机制，设计对偶任务即利用已获取的关系类型来抽取主客体实体对；S4、设计匹配模块，通过校对主客体实体对来过滤错误的三元组，获得最终的关系三元组结果；S5、针对上述框架即基于对偶感知的协同自适应框架CADA，设计协同自适应训练策略和协同自适应调优算法，来优化整个CADA框架的性能。
全文数据：
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百度查询： 华东理工大学 一种基于对偶感知的医学关系抽取算法
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