摘要生物医学因果关系抽取是BioCreative社区提出的一项评测任务,旨在挖掘生物医学实体间丰富的语义关系,并用生物医学表征语言(biological expression language, BEL)来表示。与传统的实体关系抽取不同,该任务不仅包含实体间因果关系的抽取,还包含实体功能的识别。此前已经提出了一些该任务的解决方法,但均未考虑这两个子任务间的关联性。该文基于多任务的思想,提出一种二元关系抽取和一元功能识别共同决策的联合学习模式。首先两个任务共享底层向量表示,然后利用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和门控机制学习两个任务之间的交互表示,最后分别进行分类预测。实验结果表明,该方法能够融合两个子任务的信息,在2015 BC-V测试集上获得了45.3%的F值。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2931
删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
基于联合学习的生物医学因果关系抽取
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/生物医学 测试 信息 实验 网络
领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19基于非对称孪生网络的新闻与案件相关性分析
摘要新闻与案件的相关性分析是法律领域新闻舆情分析的重要环节,可转化为新闻文本与案件文本的相似度计算任务。借助孪生网络计算文本相似度是一种有效途径,其对平衡样本具有良好的学习能力,但在新闻与案件的相关性计算中面临文本不平衡和新闻文本冗余的问题,因此,该文提出了基于非对称孪生网络的新闻与案件相关性计算方 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于隐含主题协同注意力网络的领域分类方法
摘要基于注意力机制的神经网络模型在文本分类任务中显示出了很好的效果。然而当训练数据的规模有限,或者测试数据与训练数据的分布有较大差异时,一些有价值的信息词很难在训练中被模型捕捉到。为此,该文提出了一种新的基于协同注意力(co-attention)网络的领域分类方法。该文利用隐含主题模型学习隐含主题注 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译研究
摘要机构名翻译是机器翻译的研究内容之一,在机器翻译任务中机构名翻译的准确度,直接影响着翻译性能。在很多任务上,神经机器翻译性能优于传统的统计机器翻译性能,该文中使用基于transformer神经网络模型与传统的基于短语的统计机器翻译模型和改进后的基于语块的机器翻译模型做了对比试验。实验结果表明,在汉 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于胶囊网络的药物相互作用关系抽取方法
摘要药物相互作用是指药物之间存在的抑制或促进等作用。针对目前药物关系抽取模型在长语句中抽取效果较差以及高层特征信息丢失的问题,该文提出了一种结合最短依存路径的胶囊网络关系抽取模型,该方法首先根据原语句解析出两个药物之间的最短依存路径,然后利用双向长短期记忆网络分别获取原语句和最短依存路径的低层语义表 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融入丰富信息的高性能神经实体链接
摘要歧义的存在使得实体链接任务需要大量信息的支撑。已有研究主要使用两类信息,即实体表述所在的文本信息和外部的知识库信息。但已有研究对信息的使用存在以下两个问题:首先,最新通用知识库规模更大、覆盖面更广,但目前的实体链接模型却未从中受益,其性能没有得到相应提升;其次,表述所在的文本信息既包含表述所处的 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于循环卷积神经网络的藏文句类识别
摘要句子是语言的最小使用单位,句类识别是为了进一步细化句法和句义研究。由于藏文句尾通常没有特殊的标点符号来识别不同句类,因此这一藏文语言特性就变成了一大难题。该文提出了基于语境和功能特征为一体的句子用途分类方案。首先,该文介绍了文法中藏文句子分类及其特征。其次,收集了大量藏文句子并对其进行了人工标注 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融入分类词典的汉越混合网络神经机器翻译集外词处理方法
摘要在神经机器翻译中,因词表受限导致的集外词问题很大程度上影响了翻译系统的准确性。对于训练语料较少的资源稀缺型语言的神经机器翻译,这种问题表现得更为严重。近几年,受到外部知识融入的启发,该文在RNNSearch模型基础上,提出了一种融入分类词典的汉越混合网络神经机器翻译集外词处理方法。对于给定的源语 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于多通道双向长短期记忆网络的情感分析
摘要当前存在着大量的语言知识和情感资源,但在基于深度学习的情感分析研究中,这些特有的情感信息,没有在情感分析任务中得到充分利用。针对以上问题,该文提出了一种基于多通道双向长短期记忆网络的情感分析模型(multi-channelsbidirectionallongshorttermmemorynetw ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析
摘要机器翻译是指利用计算机将一种语言文本转换成具有相同语义的另一种语言文本的过程。它是人工智能领域的一项重要研究课题。近年来,随着深度学习研究和应用的快速发展,神经网络机器翻译成为机器翻译领域的重要发展方向。该文首先简要介绍近一年神经网络机器翻译在学术界和产业界的影响,然后对当前的神经网络机器翻译的 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究
摘要近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
