一种基于训练模型的医疗领域实体及关系抽取方法

本发明提出了一种基于预训练模型的医疗领域实体及关系抽取方法，所述方法包括以下步骤：首先基于自定义规则构建医疗领域本体，从不同结构的数据源中提取相关知识，自定义一些规则过滤掉收集到的知识中不属于医疗领域的文本知识，形成本医疗领域的本体；然后基于BioBERT‑BiLSTM‑CRF算法(BBC算法)进行医疗领域实体抽取；最后基于BioBERT‑BiLSTM‑AttCRF(BBAttC算法)进行医疗领域实体抽取。本发明主要研究医疗领域的实体及关系抽取，要解决的主要问题有：准确识别医疗领域实体；准确提取医疗领域实体之间的关系；生成医疗领域三元组以供构建医疗领域知识图谱，从而构建医疗领域的知识图谱。