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医学文本药物实体关系抽取与模型评估

共计 30 章节
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01
药物实体关系抽取概述
药物实体关系抽取的定义 · 发展历程 · 应用场景（药物发现
药物实体关系抽取…发展历程
02
医学文本数据源分析
PubMed摘要 · 临床记录 · 药品说明书
医学文本数据源分…PubMed
03
医学文本预处理技术
分词（医学领域分词工具） · 词性标注 · 句法分析
医学文本预处理技…分词
04
命名实体识别基础
NER的定义 · 评价指标（精确率 · 召回率
命名实体识别基础NER
05
药物实体识别技术
药物名称识别（RxNorm · DrugBank） · 剂量与给药途径识别
药物实体识别技术RxNorm
06
疾病与症状实体识别
疾病名称识别（ICD编码 · SNOMED CT） · 症状与体征识别
疾病症状实体识别
07
基因与蛋白质实体识别
基因名称识别（HGNC） · 蛋白质识别（UniProt） · 突变实体识别
基因蛋白质实体识别
08
实体关系抽取概述
关系抽取的定义 · 分类（二元关系 · 多元关系）
实体关系抽取概述关系抽取的定义
09
基于规则的关系抽取
模板匹配 · 基于词法-句法模式的方法 · 规则库构建与维护
基于规则的关系抽…模板匹配
10
基于机器学习的关系抽取
特征工程（词袋 · 词性 · 句法路径）
基于机器学习的关…特征工程
11
深度学习基础回顾
词向量（Word2Vec · GloVe） · RNN
深度学习基础回顾Word2Vec
12
序列标注模型
BiLSTM-CRF架构详解 · 损失函数 · 解码策略（维特比算法）
序列标注模型BiLSTM-CRF
13
注意力机制与Transformer
自注意力机制 · 多头注意力 · 位置编码
Transformer注意力机制
14
预训练语言模型
BERT原理 · 掩码语言建模 · 下一句预测
预训练语言模型BERT
15
医学领域预训练模型
BioBERT · PubMedBERT · ClinicalBERT
医学领域预训练模…BioBERT
16
基于预训练模型的关系抽取
使用BERT进行关系分类 · 实体标记与序列标注
基于预训练模型的…BERT
17
联合实体关系抽取
共享编码层 · 多任务学习 · 实体-关系联合解码策略
联合实体关系抽取共享编码层
18
管道式vs联合式方法对比
两种范式的优缺点分析 · 误差传播问题 · 实践选择指南
vs管道式
19
远程监督关系抽取
远程监督假设 · 多实例学习 · 注意力去噪
远程监督关系抽取远程监督假设
20
少样本与零样本关系抽取
原型网络 · 匹配网络 · 提示学习
少样本零样本关系抽取
21
药物-药物相互作用抽取
DDI数据集 · 相互作用类型分类 · 文本中的DDI抽取实践
药物药物相互作用抽取
22
药物-疾病关系抽取
治疗关系 · 副作用关系 · 禁忌关系抽取技术与实践
药物疾病关系抽取
23
药物不良反应抽取
ADE数据集 · 不良反应实体与关系联合抽取 · 信号检测
药物不良反应抽取ADE
24
跨句与跨文档关系抽取
篇章级关系抽取 · 共指消解 · 跨句子推理技术
跨句跨文档关系抽取
25
数据集构建与标注策略
标注指南设计 · 标注工具（BRAT · LabelStudio）
数据集构建标注策略
26
数据增强技术
同义词替换 · 回译 · 实体替换
数据增强技术同义词替换
27
模型评估与诊断
混淆矩阵 · 分层评估 · 错误分析
模型评估诊断
28
模型部署与推理优化
模型量化 · 蒸馏 · ONNX导出
模型部署推理优化
29
实际项目案例分析
从数据采集到模型上线的完整流程 · 常见问题与解决方案
实际项目案例分析从数据采集到模型…
30
前沿趋势与展望
大语言模型（GPT · LLaMA）在关系抽取中的应用 · 思维链提示
前沿趋势GPT