王亞文 王培 盧苗苗

摘要：中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí)主要是以文本的形式存在，具有無(wú)規(guī)律的語(yǔ)言特性，中醫(yī)知識(shí)的有效挖掘?qū)Τ浞掷梦谋局刑N(yùn)藏的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)具有重要作用，信息抽取任務(wù)是中醫(yī)知識(shí)管理的重要子任務(wù)，而關(guān)系抽取又是信息抽取任務(wù)中的重要環(huán)節(jié)。針對(duì)單粒度信息關(guān)系抽取方法中存在的句意傳遞錯(cuò)誤和文本語(yǔ)義丟失的問(wèn)題，提出將句子中的多粒度信息應(yīng)用于中醫(yī)文本關(guān)系抽取任務(wù)，構(gòu)建多粒度信息抽取模型，將詞語(yǔ)級(jí)信息整合到字符序列中，多種粒度的文本信息可以為模型提供更多的知識(shí)引導(dǎo)，更全面的挖掘語(yǔ)義特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，此方法能夠更加精確的抽取中醫(yī)文本關(guān)系，使模型具有更好的魯棒性，基本不受噪聲的影響。

關(guān)鍵詞：多粒度信息;關(guān)系抽取;深度學(xué)習(xí);中醫(yī)文本

中圖分類(lèi)號(hào)：TP3? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）27-0015-02

1引言

中醫(yī)知識(shí)包含了中華民族千百年來(lái)在和疾病斗爭(zhēng)中總結(jié)的豐富診療經(jīng)驗(yàn)，在長(zhǎng)期發(fā)展的過(guò)程中也形成了一種獨(dú)特的診療體系，留下了大量對(duì)現(xiàn)代疾病診斷具有重要指導(dǎo)價(jià)值的文獻(xiàn)資料。然而，中醫(yī)文本信息尚未得到有效利用，關(guān)系抽取[1]技術(shù)是有效利用中醫(yī)文本信息的關(guān)鍵技術(shù)之一，目的是提取中醫(yī)文本實(shí)體對(duì)之間的語(yǔ)義關(guān)系[2]。例如：“若兼有氣虛者，身倦乏力，少氣自汗宜加黃芪，并加以重用，以補(bǔ)氣行血”，這句中的“黃芪”和“氣虛”是“治療”的關(guān)系。

隨著深度學(xué)習(xí)[3]的不斷發(fā)展，以其自動(dòng)提取特征的優(yōu)勢(shì)被更多地應(yīng)用在關(guān)系抽取任務(wù)中[4]。目前大多數(shù)的關(guān)系抽取模型是基于字粒度或者基于詞粒度的單一粒度進(jìn)行抽取?；谧址年P(guān)系抽取將每個(gè)輸入語(yǔ)句視為一個(gè)字符序列。這種方法不能充分利用詞語(yǔ)級(jí)信息，捕獲的句子特征較少，字符、語(yǔ)法和語(yǔ)義之間的關(guān)系較為松散，無(wú)法完整的表達(dá)出句子語(yǔ)義，比如“羌活”這個(gè)詞如果拆成字粒度就成了“羌”和“活”，這兩個(gè)字的單獨(dú)含義明顯與它們組合起來(lái)的詞的含義大相徑庭。所以利用字粒度信息捕獲的句子特征比較少，存在“文本語(yǔ)義丟失”的問(wèn)題，完全依賴(lài)字符進(jìn)行關(guān)系抽取效果不佳?；谠~粒度的關(guān)系抽取模型，首先要進(jìn)行分詞，然后推導(dǎo)出單詞序列，再將每個(gè)詞語(yǔ)表示為詞向量，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，利用詞粒度信息容易引入詞語(yǔ)分割錯(cuò)誤帶來(lái)的“句意錯(cuò)誤傳播”問(wèn)題。例如給定中醫(yī)句子：“酒黃疸，心中懊或熱甚而痛，梔子大黃湯主之，蓋為實(shí)熱之邪立法也”。句中黃疸和大黃是治療關(guān)系，但是經(jīng)過(guò)分詞操作之后“梔子大黃湯主之”被分為“梔子”“大”“黃湯”和“主之”，分完詞之后沒(méi)有得到“大黃”這個(gè)詞。

因此，基于單粒度信息的抽取方法會(huì)存在“文本語(yǔ)義丟失”和“句意傳遞錯(cuò)誤”的問(wèn)題。本文結(jié)合字符粒度信息與詞粒度信息的優(yōu)點(diǎn)，使用多粒度信息[5]對(duì)中醫(yī)文本進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，既利用了字粒度模型參數(shù)少和不依賴(lài)分詞算法的優(yōu)點(diǎn)，解決句意傳遞錯(cuò)誤的問(wèn)題，同時(shí)利用了詞語(yǔ)中包含的詞法、句法和語(yǔ)義等信息，捕獲更多的文本語(yǔ)義特征，解決文本語(yǔ)義丟失的問(wèn)題。兩種粒度方法互為補(bǔ)充，提升了中醫(yī)文本關(guān)系抽取的效率。

2 多粒度關(guān)系抽取模型

對(duì)于基于字符級(jí)信息和詞語(yǔ)級(jí)信息訓(xùn)練的模型存在文本實(shí)體分割錯(cuò)誤問(wèn)題，不能夠充分利用句子的語(yǔ)義特征，限制了模型挖掘深層語(yǔ)義特征的能力。本文利用多種文本粒度的，為模型提供更多的知識(shí)引導(dǎo)，從而獲取句子更充分地語(yǔ)義信息，模型具有更好的魯棒性，基本不受噪聲的影響。多粒度關(guān)系抽取模型是在基于字符的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)[6]（Bidirectional long short-term memory network，Bi-LSTM）的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上增加了詞粒度信息流，利用門(mén)結(jié)構(gòu)控制信息的嵌入。模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

基于多粒度信息的中醫(yī)文本關(guān)系抽取模型分為四層，分別是嵌入層、編碼層、注意力層和分類(lèi)層。

2.1嵌入層

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是數(shù)值類(lèi)型數(shù)據(jù)，所以在對(duì)文本編碼之前需要將中醫(yī)文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)表示。本文的多粒度信息包括字粒度信息和詞粒度信息，同時(shí)利用位置信息，因此在嵌入層需要將字符、詞語(yǔ)和相對(duì)位置信息進(jìn)行向量化表示。

（1）字詞嵌入

在通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理之前將預(yù)處理之后的中醫(yī)文本進(jìn)行向量化表示，本文采用的是word2vec技術(shù)把文本中包含的字符和詞語(yǔ)分別映射成具有一定維度的實(shí)值向量，很好地表達(dá)了字和詞語(yǔ)的語(yǔ)義依賴(lài)關(guān)系。嵌入層中的[l]表示字符和[w]表示詞語(yǔ)分別映射為字向量[dl]和詞向量[dw]。

（2）位置嵌入

關(guān)系抽取是預(yù)測(cè)句子中兩個(gè)實(shí)體存在的關(guān)系，一般距離實(shí)體對(duì)越近的字隱含表達(dá)實(shí)體對(duì)的關(guān)系的貢獻(xiàn)越大。句子的每個(gè)字符都有兩個(gè)位置信息，分別代表與頭實(shí)體和尾實(shí)體的相對(duì)距離，例如給定中醫(yī)句子“若兼陽(yáng)分氣虛，而脈微神困，懶言多汗者，必加人參”。此句子的頭實(shí)體是“脈微”，尾實(shí)體是“人參”，字“加”與頭實(shí)體的相對(duì)距離為10，與尾實(shí)體的相對(duì)距離是0。

2.2編碼層

本文使用基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Lattice BiLSTM）作為編碼器，該模型是基于字符的雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM），將字符作為直接輸入，即將每個(gè)輸入句子作為字符序列，不同點(diǎn)在于增加了詞粒度信息流，在字符輸入的同時(shí)嵌入詞語(yǔ)信息，利用句子中包含的多種粒度信息。模型編碼層中[x]表示編碼層的輸入，[h]表示正向隱藏層，[h]表示逆向隱藏層，[h]表示匯總隱藏層。隱藏層計(jì)算如下公式所示，[hci]表示第i個(gè)隱藏單元狀態(tài)。

2.3注意力層

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，句子中有些字符對(duì)預(yù)測(cè)兩個(gè)實(shí)體關(guān)系具有更加重要的地位。例如給定中醫(yī)句子“黃疸腹?jié)M，小便不利而赤，自汗出，此為表和里實(shí)，當(dāng)下之，宜大黃硝石湯”，在預(yù)測(cè)“黃疸”與“大黃”之間的關(guān)系時(shí)，字“宜”比其他字對(duì)關(guān)系預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)更大。為了使模型能夠獲得對(duì)關(guān)系抽取貢獻(xiàn)較大的特征，本文通過(guò)給句子中的每個(gè)字分配權(quán)重，增強(qiáng)句子的局部特征。