文件名称:
基于神经网络的生物医学事件提取的多分布表示方法
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文件大小: 640kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：背景：生物医学事件提取是生物医学研究中最前沿的领域之一。 生物医学事件提取的两个主要子任务是触发器识别和参数检测，它们都可以视为分类问题。 然而，传统的最先进的方法是基于支持向量机（SVM）的，具有大量手动设计的一键表示特征，这需要大量工作，但单词之间缺乏语义关系。用于生物医学事件提取的多种分布式表示方法。 该方法结合了由基于依赖项的单词嵌入和以分布式方式表示的基于任务的功能组成的上下文，作为深度学习模型的输入来训练深度学习模型。 最后，我们使用softmax分类器对示例候选进行标记。结果：与事件状态相比，多级事件提取（MLEE）语料库的实验结果显示，触发器识别的F得分更高，总体为F.得分，总体为58.31％。最新的SVM方法。 结论：我们用于生物医学事件提取的分布式表示方法避免了传统的一站式表示方法带来的语义鸿沟和维度灾难的问题。 有希望的结果表明，我们提出的方法对于生物医学事件提取是有效的。
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