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

技术编号:43924964 阅读:34 留言:0更新日期:2025-01-03 13:29
本发明专利技术公开一种基于提示优化模型的文档级生物医学关系抽取方法,一方面设计了选区约束模块,通过新颖的选区约束方法可以有效地剔除冗余信息,简化实体间的复杂交互,从而使抽取过程聚焦于目标实体,提升关系抽取的质量;另一方面设计了知识优化提示模板构建模块,可利用实体类型知识来优化提示模板,使提示模板学习充足的特定实体对的事实知识,从而提高了提示模板的语义丰富性和文档级生物医学关系抽取的总体性能。总之,本发明专利技术能使文本关系信息集中,剔除冗余的负面信息,充分挖掘实体对本身包含的关系事实知识,实现复杂文本情况下文档级生物医学关系的精确抽取。

【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,这使得文档级生物医学关系抽本文档来自技高网...

【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...

【专利技术属性】
技术研发人员:何馨宇韩雪
申请(专利权)人:辽宁师范大学
类型:发明
国别省市:

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