一种基于提示学习的中医文本关系提取方法

本发明属于预测模型技术领域，具体地说是一种基于提示学习的中医文本关系提取方法。本发明首先提出基于知识修正的模板构建模式，通过在静态提示模板的基础上引入对实体的知识补充向量，进而降低人工开销，并且大大减少模板生成的计算量。其次，我们提出关系辅助向量，通过基于知识补充向量进行答案词向量空间的大致确定，减少了人工答案词构造的复杂性，增强了泛化能力。