瑞金医院MMC大赛第一赛季：NER建模与知识图谱构建

资源摘要信息:"瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛-第一赛季" 标题详细解析： 瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛是面向人工智能领域的专业比赛，旨在通过AI技术辅助完成知识图谱的构建。知识图谱作为一种结构化的语义知识库，能够对信息进行高效组织和管理。MMC可能指代的是某种技术平台或是主办方名称的缩写。比赛分为多个赛季，本文件描述的是第一赛季的情况。 描述详细解析： 在描述中提到，大赛的参赛者需要从给定数据中抽出一份作为测试样本，并按照训练集与验证集的比例为10:1来划分余下的样本。这表明了数据集的划分方法，即确保有足够多的训练数据供模型学习，并预留一部分数据用于模型验证和参数调整。 模型构建方面，参赛者使用了BiLSTM（双向长短时记忆网络）和CRF（条件随机场）的组合。BiLSTM用于捕捉文本序列中的长距离依赖关系，而CRF用于序列标注任务，即命名实体识别（NER）。这种模型结构在处理自然语言处理任务时能取得较好的效果，尤其在提取和分类文本中的关键信息方面。 技术实现部分列出了参赛者所使用的开发环境和工具库，包括Linux操作系统、Python3.6编程语言、Keras深度学习框架以及TensorFlow机器学习库。这些技术的结合为参赛者提供了一个强大的开发平台，用于构建和训练模型。 比赛结果方面，参赛者提交的模型在线上测试中得到了0.71的分数。虽然没有提供具体的评价标准，但可以推测这个分数可能是在某个评价指标（如准确率、F1分数等）上的表现，表明模型具有一定的识别和预测能力。 在“思考”部分，参赛者表达了对于赛题的思考。赛题的第一阶段被建模为一个命名实体识别任务，而参赛者正在考虑第二阶段的方法。通过调研，参赛者了解到实体识别和关系抽取这两个子任务可以由同一个模型实现。关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系，这在构建知识图谱中至关重要。参赛者认为关系抽取相比于实体识别可能更有趣，暗示了对于参赛者而言，挖掘实体间关系、建立复杂知识体系的过程充满挑战和吸引力。 标签解析： “BILSTM+CRF”和“NER”是本次大赛相关的技术关键词。BiLSTM+CRF是参赛者选择的模型架构，而NER是比赛中涉及的任务类型，即命名实体识别。这两个标签为了解比赛内容提供了快速的索引。 文件名称列表： 给定的文件名称列表为“瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛-第一赛季”。这个名称说明了文件的来源（瑞金医院MMC主办的大赛）、比赛性质（人工智能辅助构建知识图谱）以及比赛阶段（第一赛季）。这对于识别文件内容和用途提供了直接的信息。