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基于深度学习的中文生物医学实体关系抽取系统

丁泽源  杨志豪  罗凌  王磊  张音  林鸿飞  王健  
【摘要】:在生物医学文本挖掘领域,生物医学的命名实体和关系抽取具有重要意义。然而目前中文生物医学实体关系标注语料十分稀缺,这给中文生物医学领域的信息抽取任务带来许多挑战。该文基于深度学习技术搭建了中文生物医学实体关系抽取系统。首先利用公开的英文生物医学标注语料,结合翻译技术和人工标注方法构建了中文生物医学实体关系语料。然后在结合条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)的双向长短期记忆网络(Bi-directional LSTM, BiLSTM)模型上加入了基于生物医学文本训练的中文ELMo (Embedding from Language Model)完成中文实体识别。最后使用结合注意力(Attention)机制的双向长短期记忆网络抽取实体间的关系。实验结果表明,该系统可以准确地从中文文本中抽取生物医学实体及实体间关系。

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