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汇报人:目录PARTONE基于规则的方法基于统计的方法词法匹配的精度和效率PARTTWO词嵌入的基本原理常见的词嵌入方法词嵌入在医疗知识实体上下位关系抽取中的应用PARTTHREE医疗知识实体的定义和分类上下位关系的定义和分类基于词法匹配与词嵌入的抽取方法PARTFOUR数据集和实验环境实验过程和参数设置实验结果和分析结果比较和讨论PARTFIVE优点:a.准确率高:通过词法匹配和词嵌入技术,可以准确地抽取出医疗知识实体的上下位关系b.速度快:采用高效的算法,可以快速处理大量的文本数据c.可扩展性:可以应用于多种类型的医疗知识实体,如疾病、药物、症状等 a.准确率高:通过词法匹配和词嵌入技术,可以准确地抽取出医疗知识实体的上下位关系 b.速度快:采用高效的算法,可以快速处理大量的文本数据 c.可扩展性:可以应用于多种类型的医疗知识实体,如疾病、药物、症状等 缺点:a.依赖大量标注数据:需要大量的标注数据来训练模型,否则准确率会下降b.难以处理复杂关系:对于复杂的医疗知识实体上下位关系,可能难以准确抽取c.计算资源需求大:需要较高的计算资源来训练和运行模型 a.依赖大量标注数据:需要大量的标注数据来训练模型,否则准确率会下降 b.难以处理复杂关系:对于复杂的医疗知识实体上下位关系,可能难以准确抽取 c.计算资源需求大:需要较高的计算资源来训练和运行模型未来研究方向和展望THANKYOU