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傳統(tǒng)的實(shí)體關(guān)系識(shí)別方法多數(shù)是以單個(gè)句子作為處理單元，難以解決訓(xùn)練語(yǔ)料中實(shí)體關(guān)系標(biāo)簽標(biāo)注錯(cuò)誤的問(wèn)題，且沒(méi)有充分利用包含實(shí)體信息的多個(gè)句子在分類(lèi)實(shí)體關(guān)系時(shí)的相互增強(qiáng)作用。為此，提出一種雙向門(mén)控循環(huán)單元（GRU）和雙重注意力機(jī)制結(jié)合的中文電子病歷醫(yī)療實(shí)體關(guān)系識(shí)別方法。構(gòu)建 Bigru-dual Attention模型，采用雙向GRU學(xué)習(xí)字的上下文信息，以獲取更細(xì)粒度的特征，通過(guò)引入字級(jí)注意力機(jī)制提高對(duì)關(guān)系識(shí)別起決定作用的字權(quán)重，同時(shí)利用句子級(jí)注意力機(jī)制從多個(gè)句子中獲取可增強(qiáng)識(shí)別性能的特征，降低標(biāo)注錯(cuò)誤的句子對(duì)分類(lèi)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 BILSTM- Attention模型相比，該模型的FI值提高了3.97%，達(dá)到了82.17%
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