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基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取研究
被引量：
3
1
作者
仲雨乐
韩普
许鑫
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024年第9期71-81,共11页
[目的/意义]实体关系联合抽取是药物不良反应监测和知识组织的关键环节。为解决传统流水线抽取方法中误差传递、实体冗余和交互缺失问题,提升药物不良反应重叠三元组抽取效果,提出了一种基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联...
[目的/意义]实体关系联合抽取是药物不良反应监测和知识组织的关键环节。为解决传统流水线抽取方法中误差传递、实体冗余和交互缺失问题,提升药物不良反应重叠三元组抽取效果,提出了一种基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取模型MF-HGAT。[方法/过程]首先通过BERT预训练进行外部医学语料资源的知识迁移,实现多语义特征融合;其次将关系信息作为先验知识引入为异构图节点,以避免提取语义无关实体;然后通过迭代融合异构图注意力网络消息传递机制增强字符与关系节点表示;最后在节点表示更新后抽取药物不良反应实体关系。[结果/结论]在自构建药物不良反应数据集上进行实验,发现融入关系信息和外部医疗健康领域知识的MF-HGAT联合抽取F1值达到了92.75%,较主流模型CasRel提升了5.29%。研究结果表明,MF-HGAT模型通过异构图注意力网络融合字符与关系节点语义,可有效解决药物不良反应实体关系重叠问题,对药物不良反应知识发现具有重要意义。
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关键词
异构图注意力网络
实体关系联合抽取
药物不良反应
关系重叠
知识发现
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题名
基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取研究
被引量：
3
1
作者
仲雨乐
韩普
许鑫
机构
华东师范大学经济与管理学院
南京邮电大学管理学院
江苏省数据工程与知识服务重点实验室
出处
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024年第9期71-81,共11页
基金
国家社会科学基金项目“面向多模态医疗健康数据的知识组织模式研究”(项目编号:22BTQ096)
江苏高校青蓝工程
南京邮电大学1311人才计划
文摘
[目的/意义]实体关系联合抽取是药物不良反应监测和知识组织的关键环节。为解决传统流水线抽取方法中误差传递、实体冗余和交互缺失问题,提升药物不良反应重叠三元组抽取效果,提出了一种基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取模型MF-HGAT。[方法/过程]首先通过BERT预训练进行外部医学语料资源的知识迁移,实现多语义特征融合;其次将关系信息作为先验知识引入为异构图节点,以避免提取语义无关实体;然后通过迭代融合异构图注意力网络消息传递机制增强字符与关系节点表示;最后在节点表示更新后抽取药物不良反应实体关系。[结果/结论]在自构建药物不良反应数据集上进行实验,发现融入关系信息和外部医疗健康领域知识的MF-HGAT联合抽取F1值达到了92.75%,较主流模型CasRel提升了5.29%。研究结果表明,MF-HGAT模型通过异构图注意力网络融合字符与关系节点语义,可有效解决药物不良反应实体关系重叠问题,对药物不良反应知识发现具有重要意义。
关键词
异构图注意力网络
实体关系联合抽取
药物不良反应
关系重叠
知识发现
Keywords
heterogeneous graph attention network
joint entity relation extraction
adverse drug reactions
relations overlap
knowledge discovery
分类号
G203 [文化科学—传播学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于异构图注意力网络的药物不良反应实体关系联合抽取研究
仲雨乐
韩普
许鑫
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024
3
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