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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