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| 基于LSTM的生物医学核心实体提取模型研究 | |
| 引用本文： | 唐颖,曹春萍.基于LSTM的生物医学核心实体提取模型研究[J].教育技术导刊,2018,17(5):132-137. |
| 作者姓名： | 唐颖 曹春萍 |
| 作者单位： | 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093 |
| 摘 要： | 识别一篇生物医学文献中的核心实体是准确提取该文献信息的前提。针对目前生物医学文献实体识别和筛选方法的局限性，提出了基于LSTM的生物医学核心实体提取模型。该模型以LSTM为核心，通过更为优秀的词向量和输入生成规则改良模型输入，使用双向LSTM模型改进处理过程，将结果保存为树形结构并对该树进行合理剪枝获取标注链，实现输出结果处理，最终使实体识别的F1值达到了89.35%。此外，在核心实体筛选过程中，基于TF/IDF算法规则，充分考虑了词频、位置、逆文档频率等因素，使核心实体筛选的F1值达到了76.85%。 |
| 关 键 词： | 实体识别 改进词向量 双向LSTM 剪枝策略 核心实体筛选 |
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