基于循环胶囊网络的临床语义关系识别研究

得益于医疗信息化的不断推进,医院已积累了大量的电子病历记录.然而,这些病历记录大多以自然语言的形式存在,无法为计算机所"理解",也就无法对其做进一步的处理与挖掘.由此,对病历文本进行结构化研究,识别出病历实体间的语义关系,便显得尤为重要.本文针对临床语义关系识别任务,提出循环胶囊网络模型,使用分段循环神经网络来捕捉两实体及其上下文信息,并使用胶囊网络来进行最终的关系分类.实验表明,本文提出的方法较现有监督学习方法取得了更好的识别效果(F 1-score为96.51％),证明了本文方法的优越性.