关系提取

健康文本文本分析的功能包括关系提取，用于识别文本中提到的概念或实体之间的有意义连接。 例如，通过将条件名称与时间关联来找到“条件时间”关系。 另一个例子是“药物剂量”关系，该关系通过将提取的药物与其所提取剂量联系起来而发现。 以下示例演示 JSON 输出中如何表示关系。

关系提取输出包含关系类型的实体的 URI 引用和分配的角色。 例如，在下面的 JSON 中：

"relations": [
    {
        "relationType": "DosageOfMedication",
        "entities": [
            {
                "ref": "#/results/documents/0/entities/0",
                "role": "Dosage"
            },
            {
                "ref": "#/results/documents/0/entities/1",
                "role": "Medication"
            }
        ]
    },
    {
        "relationType": "RouteOfMedication",
        "entities": [
            {
                "ref": "#/results/documents/0/entities/1",
                "role": "Medication"
            },
            {
                "ref": "#/results/documents/0/entities/2",
                "role": "Route"
            }
        ]
    }
]

已识别的关系

以下列表展示了由 Text Analytics for Health API 识别的所有关系。

ABBREVIATION

物质使用量

身体状况的部位

治疗部位

病程

检查过程

药物疗程

治疗过程

身体结构方向

条件的方向

DIRECTION_OF_EXAMINATION

治疗方向

药物剂量

EXAMINATION_FINDS_CONDITION

基因表达

EXPRESSION_OF_VARIANT

药物形式

条件发生频率

用药频率

物质使用频率

治疗频率

基因突变类型

变异类型

条件限定符

考试关系

用药途径

条件尺度

条件时间

TIME_OF_EVENT

检查时间

服药时间

TIME_OF_TREATMENT

UNIT_OF_CONDITION

UNIT_OF_EXAMINATION

VALUE_OF_CONDITION

VALUE_OF_EXAMINATION

VARIANT_OF_GENE

后续步骤

• 如何调用用于健康的文本分析