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針對(duì)癥狀間上下位關(guān)系具有較強(qiáng)結(jié)構(gòu)特性的問題，提出一種基于癥狀構(gòu)成成分的上下位關(guān)系自動(dòng)抽取方法。首先，通過觀察癥狀實(shí)體，發(fā)現(xiàn)癥狀可以切分為原子癥狀詞、修飾詞等八種成分，且成分的構(gòu)成序列滿足一定的規(guī)則。然后，利用詞法分析系統(tǒng)和條件隨機(jī)場(chǎng)模型對(duì)癥狀進(jìn)行切分和成分標(biāo)注。最后，把癥狀之間的關(guān)系抽取看作一個(gè)分類問題，選取癥狀成分的構(gòu)成特征、詞典特征以及通用特征作為分類算法的特征；基于多種分類算法訓(xùn)練模型，將癥狀間的關(guān)系分為上下位關(guān)系和非上下位關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)選用支持向量機(jī)算法，同時(shí)選用三類特征時(shí)，取得了最好的效果，準(zhǔn)確率、召回率和F1值分別達(dá)到了82. 68%、82. 13%和82. 40%。在此基礎(chǔ)上，使用所提出的關(guān)系抽取算法，抽取了20619條上下位關(guān)系，構(gòu)建了具有上下位關(guān)系的癥狀知識(shí)庫。
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