名前付きエンティティとその属性抽出に取り組んでいます。私の目的は、文内の特定のエンティティに関連付けられている属性を抽出することです。
例 - 「患者レポートは ABC 疾患に陽性です」
上記の文で、ABC はエンティティであり、Positive は ABC を定義する属性です。
属性を抽出するための簡潔なアプローチを探しています。エンティティを抽出するソリューションをすでに定式化しています。これは、かなりの精度でシームレスに機能し、現在、問題ステートメントの 2 番目の部分に取り組んで、関連する属性を抽出しています。
降下結果を提供するルールベースのアプローチで属性を抽出しようとしましたが、次の短所があります。
- ソースコードは扱いにくい。
- 新しいシナリオを管理するのはまったく一般的ではなく、困難です。
- 時間がかかる。
より一般的な解決策を示すために、さまざまな NLP 手法を調査し、依存関係ツリーの解析が潜在的な解決策であることを発見しました。
Python/Java を使用した依存関係ツリーの解析を使用してこの問題を解決する方法に関する提案/入力を探しています。
ここで役立つ可能性のある他の手法を自由に提案してください。