生物医学语义关系抽取方法综述

李芳; 刘胜宇; 刘峥

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深度学习在自然语言处理方面取得了显著成效,为生物医学领域的信息抽取带来新的研究范式.本研究旨在系统调研生物医学语义关系抽取方法、分析其发展历程,为深度学习方法的进一步运用提供基础和启示.通过检索PubMed、Web of Science和IEEE数据库,以及BioCreative、SemEval等重要测评网站,遴选出具有代表性的抽取方法,并从目的、方法、数据集和效果四个维度进行分析.经过系统梳理,可将生物医学语义关系抽取方法分为三个阶段:基于知识、传统机器学习和深度学习.将先验知识和领域资源恰当地融入到深度学习模型中,是进一步提升语义关系抽取效果的探索方向.

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来源
《图书馆论坛》 |2017年第6期|61-69|共9页
作者
李芳; 刘胜宇; 刘峥;
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作者单位

中国科学院文献情报中心;

哈尔滨工业大学深圳研究生院;

中国科学院文献情报中心;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
语义关系抽取; 生物医学; 深度学习; 卷积神经网络; 自然语言处理;

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