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申请/专利权人：安庆师范大学
摘要：本发明涉及生物医学关系抽取领域，具体涉及一种基于药物实体词掩码和Insert‑BERT结构的药物关系抽取方法；本发明在药物关系多分类任务及药物关系检测二分类任务均有全面提升；模型可视化及消融实验等结果表明提出方法能够在连续空间中提取不同层次、不同粒度的语义信息，并能够有效制约负样本的影响。
主权项：1.一种基于药物实体词掩码和Insert-BERT结构的药物关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在输入层的单词序列掩码MASK阶段，基于构建的药物名称实体库上，采用字符串匹配的方式实现药物实体检测；S2、在输入阶段，仅随机选择其中一个药物实体进行掩码，对于句子中剩下的非实体单词，遵循常规的BERT掩码策略；S3、在预训练的Entity-Mask-BERT的基础上，通过引入标志实现组合进行区分，从而构建Insert-BERT结构的药物关系分类，以达到同一输入句子序列中不同药物实体关系的抽取的目的；S4、为区分同一输入句子包含不同实体组合的问题，新增START1、END1、STRAT2和END2四个符号，从而使得相同的输入句子序列在输入层具有不同的表示；S5、Insert-BERT模型训练前期采用基于warmup+三角学习率的优化策略，在训练的后期，随着模型的逐渐收敛，不断降低学习率以便微调模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安庆师范大学 一种基于药物实体词掩码和Insert-BERT结构的药物关系抽取方法
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