RELATION EXTRACTION METHOD OF CHINESE MEDICAL TEXT BASED ON RSIG-LSTM, 1-12.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose-long-short term memory (LSTM) is widely used in relation extraction.Tanh activation function in LSTM faces a vanishing gradient problem, which can hinder the transmission of knowledge and cause errors in the experimental results.Design/methodology/approach-in this paper, we propose a relation extraction method based on RSigELUS-LSTM (RSig-LSTM).Firstly, we use the bidirectional encoder representation from transformers (BERT) network model to embed word information.Secondly, we combine bidirectional RSig-LSTM with an attention mechanism to process features.We use the Softmax classifier to determine the relation type between entities in the Chinese medical text.Findings-Compared with LSTM and other improved LSTM, the precision of RSig-LSTM rose by 0.96%-5.25%,recall of RSig-LSTM rose by 0.25%-5.25%,F1-Score of RSig-LSTM rose by 0.66%-5.29%and time cost of RSig-LSTM has reduced by 6.97%-33.31%.Originality/value-A local dataset is used to reflect people's physical condition and enhance the practicability of our research.Considering the importance of medical-related entities in medical text research, we use a new formula to calculate the weight of the word in Chinese medical text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».