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基于跨度和交互融合表示的联合实体关系提取模型：针对复杂语义的中国医学文本
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内容提要
本研究提出了CH-DDI数据集和SEA模块，旨在提升中文医学文本中复杂语义的实体关系提取效率。实验结果显示，该模型在CH-DDI数据集上的实体识别F1得分为96.73%，关系提取得分为78.43%。
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关键要点
- 本研究提出了CH-DDI数据集和SEA模块。
- 研究旨在提升中文医学文本中复杂语义的实体关系提取效率。
- 实验结果显示，该模型在CH-DDI数据集上的实体识别F1得分为96.73%。
- 关系提取得分为78.43%。
- 该模型展示了强大的泛化能力。
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