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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多轮问答的临床试验资格标准中实体关系自动抽取方法和系统，方法包括以下步骤：对获取的临床试验资格标准文本进行预处理得到自由文本；定义实体类别和关系类别并对自由本文进行标注，并设计头实体问题模板和尾实体问题模板；构建头实体问答和尾实体问答的阳性样本和阴性样本对BERT‑BiLSTM‑CRF模型进行训练；将头实体问题与自由文本拼接后输入训练后的模型预测得到头实体名称，再将头实体名称替换至尾实体问题中并与自由文本再次拼接后输入模型预测得到尾实体名称，通过多轮问答使模型最终预测出自由文本中的所有实体及其关系。本发明能实现在复杂的临床试验资格标准的临床场景下的高精度实体关系自动抽取。
主权项：1.一种基于多轮问答的临床试验资格标准中实体关系自动抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的临床试验资格标准文本进行包括句子分割和清洗的预处理，得到临床试验资格标准的自由文本；基于自由文本定义其中的实体类别和关系类别，根据定义的实体类别和关系类别对自由本文进行标注得到标注数据，为实体类别中的头实体类别和尾实体类别分别设计头实体问题模板和尾实体问题模板；基于自由文本、标注数据和问题模板构建头实体问答和尾实体问答的阳性样本，基于自由文本和未被标注的实体类别构建阴性样本，将阳性样本和阴性样本输入BERT-BiLSTM-CRF模型中进行模型训练；在每轮问答时将头实体问题与自由文本拼接后输入训练后的BERT-BiLSTM-CRF模型预测得到头实体名称，再将头实体名称替换至相应的尾实体问题中并与自由文本再次拼接后输入模型预测得到尾实体名称，通过多轮问答使模型最终预测出自由文本中的所有实体及其关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于多轮问答的临床试验资格标准中实体关系自动抽取方法和系统
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