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融合依存信息Attention机制的药物关系抽取研究
被引量：
1
1
作者
李丽双
钱爽
+2 位作者
周安桥
刘阳
郭元凯
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期89-96,共8页
药物关系(Drug-Drug Interaction,DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体、位置等信息对关系抽取的影响。相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问...
药物关系(Drug-Drug Interaction,DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体、位置等信息对关系抽取的影响。相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问题。该文提出一种融合依存信息Attention机制的药物关系抽取模型,衡量最短依存路径与句子的相关性,捕捉对实体间关系有用的信息。首先使用双向GRU(BiGRU)网络分别学习原句子和最短依存路径(Shortest Dependency Path,SDP)的语义信息和上下文信息,然后通过Attention机制将SDP信息与原句子信息融合,最后利用融合依存信息之后的句子表示进行分类预测。在DDIExtraction2013语料上进行了实验评估,模型F值为73.72%。
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关键词
生物医学关系抽取
药物关系抽取
依存信息
ATTENTION
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职称材料
题名
融合依存信息Attention机制的药物关系抽取研究
被引量：
1
1
作者
李丽双
钱爽
周安桥
刘阳
郭元凯
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期89-96,共8页
基金
国家自然科学基金(61672126)
文摘
药物关系(Drug-Drug Interaction,DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体、位置等信息对关系抽取的影响。相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问题。该文提出一种融合依存信息Attention机制的药物关系抽取模型,衡量最短依存路径与句子的相关性,捕捉对实体间关系有用的信息。首先使用双向GRU(BiGRU)网络分别学习原句子和最短依存路径(Shortest Dependency Path,SDP)的语义信息和上下文信息,然后通过Attention机制将SDP信息与原句子信息融合,最后利用融合依存信息之后的句子表示进行分类预测。在DDIExtraction2013语料上进行了实验评估,模型F值为73.72%。
关键词
生物医学关系抽取
药物关系抽取
依存信息
ATTENTION
Keywords
biomedical relation extraction
Drug-Drug interaction extraction
dependency information
Attention
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合依存信息Attention机制的药物关系抽取研究
李丽双
钱爽
周安桥
刘阳
郭元凯
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
1
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