【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，尤其涉及一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法。
技术介绍
1、现有技术中，医疗文本的实体识别与关系抽取主要依赖于传统的自然语言处理技术和基于规则的方法，但是传统的方法通常通过定义固定的规则或使用简单的统计模型来从医疗文本中识别出特定的医学实体，如疾病名称、药物和症状，并对实体之间的关系进行抽取，传统方法在面对复杂的医疗文本时，存在显著的局限性，医疗文本的专业性和复杂性导致了实体识别的困难，许多医学术语具有多义性或依赖于上下文，常见的nlp技术在处理这些术语时容易出现错误此外，医疗文本中大量使用的缩写和术语变化加剧了识别难度，导致识别率低、误分类率高。
2、在关系抽取方面，传统的基于规则的方法通常只能够处理简单的实体关系，如“药物-治疗疾病”或“疾病-引发症状”的基本对应关系，这类方法在处理多层次的语义关联和复杂关系时显得力不从心，无法准确提取复杂的因果关系、时间顺序关系，随着医疗数据量的增加和文本结构的复杂化，传统方法的局限性愈加明显，此外，现有技术依赖于固定规则，无法根据数据的动态变化进行自我优化和学习，限制了系统在实际应用场景中的适应性。
3、此外，虽然部分现有技术尝试引入机器学习算法来改进实体识别和关系抽取的性能，但机器学习算法通常依赖于大规模的标注数据，然而，医疗领域的标注数据获取困难且标注成本高，导致模型难以在实际应用中有效推广，此外，现有的机器学习模型通常难以与医疗领域的知识库进行深度结合，无法充分利用医学领域的专业知识进行实体识别与关系抽取，从而影响了整体模型的准
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，本专利技术提升了医疗文本分析的可靠性和实用性。
2、根据本专利技术实施例的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，包括如下步骤：
3、s1、获取并预处理医疗文本数据集，对医疗文本数据集进行分词、去停用词及标准化处理；
4、s2、构建医疗领域的词嵌入模型，利用医疗领域的术语词典和语料库对词嵌入模型进行训练，使词嵌入模型生成医疗术语的高维向量表示；
5、s3、基于所述词嵌入模型，构建并训练采用attention机制的多层神经网络模型；
6、s4、将经过训练的多层神经网络模型应用于新的医疗文本数据集，对医疗文本数据集中的实体进行识别和分类；
7、s5、在识别出实体后，使用双向attention机制对医疗文本数据集中的实体进行关系抽取，关系抽取包括识别实体之间的直接关系及通过上下文感知推断的潜在关联关系；
8、s6、针对不同类型的关系，使用双向attention机制分别进行处理；
9、s7、结合医疗领域知识库，对识别出的实体和关系进行验证与补充；
10、s8、将最终识别和抽取的医疗实体及其关系以结构化形式输出。
11、可选的，所述s1具体包括：
12、s11、获取医疗文本数据集：
13、d＝{d1,d2,...,dn}；
14、其中，di表示第i个医疗文本，n为医疗文本的总数；
15、s12、使用分词算法对医疗文本数据集d进行分词处理，将每个医疗文本di表示为词序列：
16、wi＝{wi1,wi2,...,wim}；
17、其中，wij为第i个医疗文本中的第j个词，m为医疗文本di中词的总数；
18、s13、去除停用词将每个词序列wi中的停用词集合s过滤掉，得到新的词序列w′i；
19、s14、对去停用词后的词序列w′i进行标准化处理，转换大小写，使所有词转为小写形式，将词序列中的词还原为词干形式w″i；
20、s15、将预处理后的医疗文本数据集表示为：
21、d′＝{w″1,w″2,...,w″n}；
22、其中，w″i为第i个预处理后的词干化词序列。
23、可选的，所述s2具体包括：
24、s21、获取医疗领域的术语词典：
25、v＝{v1,v2,...,vt}；
26、其中，vi表示第i个医疗术语，t为术语词典中的术语总数；
27、s22、收集医疗领域的语料库：
28、c＝{c1,c2,...,cp}；
29、其中cj表示第j个医疗领域的文本片段，p为语料库中文本片段的总数；
30、s23、基于所述医疗领域的术语词典v和医疗领域的语料库c构建医疗领域的词嵌入模型，定义词嵌入模型的共现矩阵m(i,j)为：
31、
32、其中，f(vi,ekl)表示术语vi在第k个文本片段中与实体ekl的关联程度，g(vj,ekl+1)表示术语vj与紧邻实体ekl+1的关联度，h(ck)为片段的权重因子，代表该片段在整体语料库中的重要性，qk为文本片段ck中的实体数量；
33、s24、采用医疗领域的上下文感知模型对共现矩阵m(i,j)进行词向量训练，定义词向量更新为：
34、
35、其中，表示第i个术语在第t次迭代的向量表示，η为学习率，λ为正则化项，表示医疗实体的词嵌入值；
36、s25、利用医疗领域的标准知识库优化词向量将词向量与标准编码映射，得到优化后的词向量
37、
38、其中，α为调整权重，δ(wskk,vi)表示医疗术语vi与卫生部疾病分类编码标准wsk中的编码wskk之间的匹配程度，wskk为对应wsk编码的向量表示；
39、s26、输出优化后的词嵌入模型：
40、
41、其中，每个为经过优化后的医疗术语高维向量。
42、可选的，所述s3具体包括：
43、s31、接收预处理后的医疗文本数据集d'，输入层通过词嵌入模型将医疗文本数据集映射为高维向量序列xi＝{xi1,xi2,...,xik}；
44、s32、通过全局attention机制对输入的词向量序列xi进行上下文感知处理，计算注意力权重αij，注意力权重由词向量的相似度和医学术语的语义关联决定：
45、
46、其中，qi和kj分别为查询向量和键向量，kmed(vi,vj)表示医学术语之间的领域知识关联，λ1为控制领域知识的重要性因子，dk为键向量的维度；
47、s33、通过注意力权重αij对输入向量xi进行加权求和，生成包括词序列中局部上下文信息和医学术语全局语义关联的上下文感知向量hi：
48、
49、其中，kglobal(vip,xij)表示全局医学知识库对词向量的上下文影响，λ2为控制全局医学知识的重要性因子；
50、s34、采用双向长短期记忆网络处理上下文感知向量hi，前向和后向长短期记忆网络分别捕捉序列中上下文信息，隐藏层的特征提取为：
51、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S5具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S7具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述S73具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的医疗实体识别与关系抽取...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦振凯，向秋焱，周胜，徐铭朝，梁家权，朱锋，
申请(专利权)人：广西警察学院，
类型：发明
国别省市：
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