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基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别

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命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤.近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现了很好的性能.然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大.因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题.本文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型.实验结果表明,不依赖任何人工特征,本文方法在BiocreativeⅡGM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09％和74.40％.

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来源
《第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会》|2017年|1-9|共9页
会议地点南京
作者
李丽双; 郭元凯;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;人工神经网络与计算;
关键词
生物医学; 命名实体识别; 词向量; 神经网络; CNN-BLSTM-CRF模型;
入库时间 2022-08-17 11:23:56

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