(大连理工大学计算机科学与技术学院 辽宁大连 116024) (yangperasd@mail.dlut.edu.cn)
出版日期: 2018-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61272373，61572102，61572098)；新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0084)；国家重点研究计划项目(2016YFC0901902)An Attention-Based Approach for Chemical Compound and Drug Named Entity Recognition
Yang Pei, Yang Zhihao, Luo Ling, Lin Hongfei, Wang Jian(School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning 116024)
Online: 2018-07-01摘要/Abstract
摘要： 在生物医学文本挖掘领域，化学药物命名实体识别具有重要意义.目前的主流方法是基于条件随机场(conditional random fields, CRF)的方法,但是该方法需要大量的人工特征，并且存在实体标签的全文非一致性问题.针对此问题，提出一种基于注意(Attention)机制的深度学习方法.该方法首先从海量生物文本中学习词向量，然后利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习字符向量，随后将词向量和字符向量再经过另一个BiLSTM以获得词的上下文表示，然后再利用Attention机制获得词在全文范围下的上下文表示，最后利用CRF层得到整篇文章的标签序列.实验结果表明:相比之前的研究方法，提高了在同一篇文章中实体识别的一致性，并在BioCreative IV评测中的CHEMDNER数据集上取得了更好的结果(F值为90.77%).
参考文献
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