【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学自然语言处理,尤其是一种基于提示优化模型的文档级生物医学关系抽取方法。
技术介绍
1、近年来,随着生物医学研究的持续深入,生物医学文献的数量呈指数级增长,这些文献蕴含着丰富的生物医学知识,对于推进医药领域的研究和应用具有重要意义。然而,对于研究者来说,阅读如此庞大数量的文献存在着巨大的困难。因此,自动化地从生物医学文献中抽取结构化的知识成为了一项至关重要的任务,其中,生物医学关系抽取任务在生物医学自然语言处理领域中处于十分重要的地位。
2、生物医学关系抽取的目标是从非结构化的生物医学文本中确定生物医学实体对的关系。目前,生物医学关系抽取技术主要聚焦于句子级或片段级的关系抽取,尽管这些技术在某些特定任务中表现良好,但在处理跨句子乃至跨段落的复杂关系时,往往力有未逮。文档级生物医学关系抽取旨在从整个文档的角度来抽取句内实体对关系和跨句实体对关系,有助于提升信息获取和处理的效率,但是与句子级关系抽取相比,文档中涉及的实体数量更多,且处理过程需要综合考虑上下文信息和文档结构才能抽取出实体对的复杂逻辑关系,这使得
...【技术保护点】
1.一种基于提示优化模型的文档级生物医学关系抽取方法,其技术特征在于由选区约束模块、知识优化提示模板构建模块及提示关系预测模块构成,依次按如下步骤进行:
【技术特征摘要】
1.一种基于提示优化模型的文档级生物医学关系抽取方法,其技术特征在于由选区约...
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