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基于TiBERT+Multi-Head Attention的藏文医疗实体关系联合抽取
1
作者
仁欠扎西
安见才让
曼拉才让
《电脑与电信》
2025年第10期45-49,54,共6页
实体关系抽取是自然语言处理的关键任务之一,在藏医药领域的应用对于构建藏医药知识图谱、智能辅助诊断和药物研发具有重要意义。针对藏文医疗文本实体关系抽取任务,提出一种基于预训练模型TiBERT加多头注意力的联合抽取方法。该方法通...
实体关系抽取是自然语言处理的关键任务之一,在藏医药领域的应用对于构建藏医药知识图谱、智能辅助诊断和药物研发具有重要意义。针对藏文医疗文本实体关系抽取任务,提出一种基于预训练模型TiBERT加多头注意力的联合抽取方法。该方法通过TiBERT模型对藏文医疗文本进行编码处理,生成包含上下文信息的特征向量,再利用多头注意力机制增强特征表示能力,捕捉不同实体之间的关联信息。实验结果表明,该模型在藏医文本数据集上的F1值达到81.81%,显著优于其他对比模型,证明了其有效性。
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关键词
tibert
模型
Multi-Head
Attention
实体关系抽取
自然语言处理
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职称材料
题名
基于TiBERT+Multi-Head Attention的藏文医疗实体关系联合抽取
1
作者
仁欠扎西
安见才让
曼拉才让
机构
青海民族大学智能科学与工程学院
出处
《电脑与电信》
2025年第10期45-49,54,共6页
基金
青海民族大学2024年度校级本硕博(学生)项目“基于深度学习的藏医药命名实体识别及关系抽取技术研究”阶段性成果,项目编号:09M2024002。
文摘
实体关系抽取是自然语言处理的关键任务之一,在藏医药领域的应用对于构建藏医药知识图谱、智能辅助诊断和药物研发具有重要意义。针对藏文医疗文本实体关系抽取任务,提出一种基于预训练模型TiBERT加多头注意力的联合抽取方法。该方法通过TiBERT模型对藏文医疗文本进行编码处理,生成包含上下文信息的特征向量,再利用多头注意力机制增强特征表示能力,捕捉不同实体之间的关联信息。实验结果表明,该模型在藏医文本数据集上的F1值达到81.81%,显著优于其他对比模型,证明了其有效性。
关键词
tibert
模型
Multi-Head
Attention
实体关系抽取
自然语言处理
Keywords
tibert model
Multi-Head Attention
entity relation extraction
natural language processing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术]
TP391.1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R318 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TiBERT+Multi-Head Attention的藏文医疗实体关系联合抽取
仁欠扎西
安见才让
曼拉才让
《电脑与电信》
2025
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