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融合BSRU和ATT-CNN的化学物质与疾病的关系抽取方法
被引量:
3
1
作者
曹春萍
何亚喆
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期794-799,共6页
医学文本中经常存在某个化学物质与多个不同疾病同时相关的情况,传统的深度学习方法不能充分利用句子的长距离依赖信息和其他文本特征,导致医学实体较多的长文本中存在核心实体关系不精确的问题.为此提出双向简单循环神经网络(BSRU)与...
医学文本中经常存在某个化学物质与多个不同疾病同时相关的情况,传统的深度学习方法不能充分利用句子的长距离依赖信息和其他文本特征,导致医学实体较多的长文本中存在核心实体关系不精确的问题.为此提出双向简单循环神经网络(BSRU)与带注意力机制的卷积神经网络(ATT-CNN)相结合的模型,双向简单循环网络实现文本的长距离依赖信息和多种特征信息的向量表示,注意力机制-卷积神经网络减少噪声影响后使用不同大小的卷积核学习文本的多种特征,分段池化后通过分类完成关系抽取.通过实验验证,本文模型在化学物质与疾病的关系抽取中具有良好表现.
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关键词
关系抽取
双向简单循环神经网络
注意力机制
卷积神经网络
下载PDF
职称材料
题名
融合BSRU和ATT-CNN的化学物质与疾病的关系抽取方法
被引量:
3
1
作者
曹春萍
何亚喆
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期794-799,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61803264)资助。
文摘
医学文本中经常存在某个化学物质与多个不同疾病同时相关的情况,传统的深度学习方法不能充分利用句子的长距离依赖信息和其他文本特征,导致医学实体较多的长文本中存在核心实体关系不精确的问题.为此提出双向简单循环神经网络(BSRU)与带注意力机制的卷积神经网络(ATT-CNN)相结合的模型,双向简单循环网络实现文本的长距离依赖信息和多种特征信息的向量表示,注意力机制-卷积神经网络减少噪声影响后使用不同大小的卷积核学习文本的多种特征,分段池化后通过分类完成关系抽取.通过实验验证,本文模型在化学物质与疾病的关系抽取中具有良好表现.
关键词
关系抽取
双向简单循环神经网络
注意力机制
卷积神经网络
Keywords
relation extraction
BSRU
attention
CNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合BSRU和ATT-CNN的化学物质与疾病的关系抽取方法
曹春萍
何亚喆
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
3
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