論文の概要: The Joint Entity-Relation Extraction Model Based on Span and Interactive Fusion Representation for Chinese Medical Texts with Complex Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09247v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 12:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:25.868563
• Title: The Joint Entity-Relation Extraction Model Based on Span and Interactive Fusion Representation for Chinese Medical Texts with Complex Semantics
• Title（参考訳）: 複雑な意味をもつ中国医学テキストのスパンと相互融合表現に基づく統合エンティティ関係抽出モデル
• Authors: Danni Feng, Runzhi Li, Jing Wang, Siyu Yan, Lihong Ma, Yunli Xing,
• Abstract要約: 共同エンティティ関係抽出は、非構造化テキストや半構造化テキストを三重項に変換する上で重要なタスクである。 医療用テキストの複雑さを捉えるために設計された,中国の薬物・薬物相互作用データセットCH-DDIを紹介する。 複雑な文脈意味情報の抽出を容易にするSEAモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3873713384588378
• License:
• Abstract: Joint entity-relation extraction is a critical task in transforming unstructured or semi-structured text into triplets, facilitating the construction of large-scale knowledge graphs, and supporting various downstream applications. Despite its importance, research on Chinese text, particularly with complex semantics in specialized domains like medicine, remains limited. To address this gap, we introduce the CH-DDI, a Chinese drug-drug interactions dataset designed to capture the intricacies of medical text. Leveraging the strengths of attention mechanisms in capturing long-range dependencies, we propose the SEA module, which enhances the extraction of complex contextual semantic information, thereby improving entity recognition and relation extraction. Additionally, to address the inefficiencies of existing methods in facilitating information exchange between entity recognition and relation extraction, we present an interactive fusion representation module. This module employs Cross Attention for bidirectional information exchange between the tasks and further refines feature extraction through BiLSTM. Experimental results on both our CH-DDI dataset and public CoNLL04 dataset demonstrate that our model exhibits strong generalization capabilities. On the CH-DDI dataset, our model achieves an F1-score of 96.73% for entity recognition and 78.43% for relation extraction. On the CoNLL04 dataset, it attains an entity recognition precision of 89.54% and a relation extraction accuracy of 71.64%.
• Abstract（参考訳）: 共同エンティティ関係抽出は、構造化されていないあるいは半構造化されたテキストを三重項に変換し、大規模知識グラフの構築を容易にし、様々な下流アプリケーションをサポートするための重要なタスクである。 その重要性にもかかわらず、漢文の研究、特に医学などの専門分野における複雑な意味論の研究は限られている。 このギャップに対処するために、医療用テキストの複雑さを捉えるために設計された中国の薬物・薬物相互作用データセットCH-DDIを導入する。 長距離依存を捕捉する際の注意機構の強みを生かし、複雑な文脈意味情報の抽出を強化し、エンティティ認識と関係抽出を改善するSEAモジュールを提案する。 さらに,エンティティ認識と関係抽出の情報交換を容易にする既存手法の非効率性に対処するため,対話型融合表現モジュールを提案する。 このモジュールは、タスク間の双方向情報交換にクロスアテンションを使用し、BiLSTMによる特徴抽出をさらに洗練する。 CH-DDIデータセットと公開CoNLL04データセットの両方の実験結果から,本モデルが強力な一般化能力を示すことが示された。 CH-DDIデータセットでは、エンティティ認識では96.73%、関係抽出では78.43%のF1スコアが得られる。 CoNLL04データセットでは、エンティティ認識精度89.54%、関係抽出精度71.64%に達する。

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