典型文献
基于中医药领域图谱自动构建与可视化研究
文献摘要：
探讨使用自然语言处理技术实现中医药领域的可视化知识图谱方法.通过命名体识别技术抽取中医药实体,关系抽取技术抽取中医药实体关系,基于Neo4j构建可视化的中医药知识图谱.提出了一套构建中医药领域知识图谱的构建方案.使用了BERT-BiLSTM-CRF模型抽取中医药实体,F1值达到了81.52％;使用融合注意力机制的共享参数联合模型抽取实体关系,综合F1值达到了79.62％;将抽取出的实体关系导入Neo4j,实现了中医药知识的可视化展示,可以支持信息检索等下游应用.实验存在数据集规模不足、覆盖面小、标签不平衡等局限.该方案在实体抽取和关系抽取方面都达到了良好的效果,能够抽取出构建图谱所需的实体及关系,构建对应领域的知识图谱,可以为今后特定领域的图谱构建提供新的思路和方法.
文献关键词：
知识图谱;命名体识别;关系抽取
中图分类号：
作者姓名：
顾泽元;刘星;陈慧琴
作者机构：
黑龙江科技大学计算机与信息工程学院,哈尔滨 150022
文献出处：
引用格式：
[1]顾泽元;刘星;陈慧琴-.基于中医药领域图谱自动构建与可视化研究)[J].齐齐哈尔大学学报（自然科学版）,2022(06):43-54,73
A类：
命名体识别
B类：
医药领域,自动构建,可视化研究,自然语言处理技术,可视化知识图谱,谱方法,关系抽取,实体关系,Neo4j,中医药知识图谱,领域知识图谱,构建方案,BERT,BiLSTM,CRF,模型抽取,注意力机制,共享参数,数联,联合模型,可视化展示,信息检索,标签不平衡,实体抽取,建图,应领,特定领域,图谱构建,思路和方法
AB值：
0.362275
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