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一种基于预训练模型与图卷积网络的中文医疗实体关系抽取方法，属于文本识别技术领域，使用多种方式对依存句法树进行处理，生成不同的依存表示关系用于中文医疗实体关系抽取任务，使用不用依存表示可以汇聚实体词汇特征，学习不同词汇之间层次结构关系，能够更全捕获依存句法信息从而学习文本的语法语义特征，利用中文医疗文本的语法语义信息以及文本层次结构特征，使用图卷积网络捕获依存句法关系，同时考虑到依存关系树中存在噪声的问题，提出使用多重依存表示的图卷积网络模型用于中文医疗实体关系抽取，最后在两个中文医疗实体关系抽取
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117408254A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311165431.9G06F40/289(2020.01)
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