【摘 要】
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近年来,随着生物医学文献数量的爆炸性增涨,使得相关研究人员从海量的医学文献中快速获取有益的知识变得愈加困难。因此,生物医学事件抽取技术应运而生,该技术作为自然语言处理领域的重要分支之一,其最终目的是将研究者感兴趣的非结构化数据以结构化的形式呈现,以方便研究。生物医学事件描述了各种生物医学实体之间复杂的相互作用,通常由事件触发词和参数组成。事件触发词是一个词或短语,用于表示事件的存在,而事件检测任务
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近年来,随着生物医学文献数量的爆炸性增涨,使得相关研究人员从海量的医学文献中快速获取有益的知识变得愈加困难。因此,生物医学事件抽取技术应运而生,该技术作为自然语言处理领域的重要分支之一,其最终目的是将研究者感兴趣的非结构化数据以结构化的形式呈现,以方便研究。生物医学事件描述了各种生物医学实体之间复杂的相互作用,通常由事件触发词和参数组成。事件触发词是一个词或短语,用于表示事件的存在,而事件检测任务就是对文本中的事件触发词进行识别和分类。其作为事件抽取过程中的关键步骤,受到了广泛的关注与研究。但是不同于新闻领域的事件检测,生物医学领域文本中的专有名词种类繁多,关系复杂,因此需要对复杂上下文有更深入的理解,对特征工程有更高的要求。本文旨在利用深度学习技术,通过模块交互与门控图卷积策略获取更有效的特征信息,从而提高生物医学事件检测的性能。主要研究内容和贡献如下。(1)在生物医学领域中,实体提及作为事件的参数候选,可以为事件触发词检测任务提供关键线索。已有的生物医学事件检测方法对于实体信息的利用往往只限定于句中实体的类型信息,此类方法的缺陷就是获取的特征信息较为单一,无法提取深层次的实体特征信息。针对这个问题,本文提出了模块交互策略,通过额外的命名实体识别模块获取更精确的实体表示信息,从而提升了事件触发词检测的性能。(2)最近,依存句法关系被广泛运用于许多领域。在生物医学方面,以往的研究方法已经证实,预训练的依存句法词嵌入以及基于依存句法树变形的循环神经网络所捕获的上下文语义约束信息对于生物医学事件检测任务的有效性。但这两种方式仍然存在特征捕获不充分,且结构复杂难以扩展等问题。因此,本文使用门控图卷积策略,利用集成依存句法和门控机制的图卷积神经网络(GCN)获取有效的上下文语义特征,以达到降低噪声提升性能的目的。(3)结合以上两点策略的优势,本文提出了基于模块交互网络的生物医学事件检测模型,并在MLEE语料库上进行大量实验并取得较好的效果。综上所述,本文致力于面向生物医学领域的事件检测,希望通过模块交互与门控图卷积来学习更有效的特征表示,降低噪声,从而提升生物医学事件检测的性能。
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