基于神经网络的微生物生长环境关系抽取方法

摘要：

提出一种基于神经网络的方法实现细菌和栖息地的关系抽取,充分利用神经网络的特性实现对隐含的深层特征的自动学习,以避免传统人工特征设计的复杂性和冗余性.该方法利用单词以及实体属性的分布式向量丰富句法和语义信息,使用两个不同神经网络模型从不同角度进行关系抽取,并融合文档级别的分类结果,在生物医学自然语言处理BioNLP-ST 2016共享任务的BB-event语料上进行实验,取得了不错的F1值,表明该方法在微生物生长环境关系抽取上具有良好的性能.

关键词：微生物生长环境关系抽取、卷积神经网络、长短时记忆神经网络、分布式向量

所属期刊栏目：45

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61572098,61572102,61562080;国家重点研发计划项目2016YFB1001103 Supported by the National Natural Science Foundation of China61572098,61572102,61562080;the National Key Research Development Program of China2016YFB1001103

在线出版日期：2017-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-81