深度学习生物医学实体关系抽取研究综述

摘要：

随着生命科学技术的发展,生物医学领域文献呈指数级增长,如何从海量文献中挖掘、抽取有价值的信息成为生物医学领域新的研究契机.作为信息抽取的核心技术,命名实体识别和关系抽取成为生物医学文本挖掘的基础和关键,其主要工作为识别生物医学文本中的实体,并提取实体间存在的生物医学语义关系.当前深度学习技术在各领域自然语言处理任务中取得了长足的发展,旨在总结基于神经网络的生物医学实体识别和关系抽取的方法,从概念、进展、现状等多角度全面阐述各项技术在生物医学领域的发展历程,进一步明确生物医学文本信息抽取工作的探索方向.

关键词：生物医学;信息抽取;命名实体识别;关系抽取;深度学习

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61976124,62072070

在线出版日期：2021-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：14-23