資料介紹
針對癥狀間上下位關(guān)系具有較強結(jié)構(gòu)特性的問題,提出一種基于癥狀構(gòu)成成分的上下位關(guān)系自動抽取方法。首先,通過觀察癥狀實體,發(fā)現(xiàn)癥狀可以切分為原子癥狀詞、修飾詞等八種成分,且成分的構(gòu)成序列滿足一定的規(guī)則。然后,利用詞法分析系統(tǒng)和條件隨機場模型對癥狀進行切分和成分標注。最后,把癥狀之間的關(guān)系抽取看作一個分類問題,選取癥狀成分的構(gòu)成特征、詞典特征以及通用特征作為分類算法的特征;基于多種分類算法訓練模型,將癥狀間的關(guān)系分為上下位關(guān)系和非上下位關(guān)系。實驗結(jié)果表明,當選用支持向量機算法,同時選用三類特征時,取得了最好的效果,準確率、召回率和F1值分別達到了82. 68%、82. 13%和82. 40%。在此基礎(chǔ)上,使用所提出的關(guān)系抽取算法,抽取了20619條上下位關(guān)系,構(gòu)建了具有上下位關(guān)系的癥狀知識庫。
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