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摘要
存在逻辑标签文本信息具有关联性特征，在关联性抽取过程中，逻辑标签转化为信息实体关系时易出现信息混乱问题，导致抽取次数较少、关联性获取不全面。针对上述问题，设计基于多任务学习的文本信息关联性抽取方法。采用解码模块输出文本信息内逻辑标签，抽取文本信息实体关系，使用分词工具将医院内网文档标记为在线文本和临床文本形式。搭建多任务学习的关联框架，实现关联性抽取。关联处理医院内网信息，准备基于深度学习的关联性抽取方法、基于知识图谱的文本信息关联性抽取。仿真测试结果表明：所设计方法的抽取次数最多，可全面获取文本信息之间的关联性，应用效果最为理想。
- 出版日期2023
- 单位华北理工大学
