【摘 要】
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受体是噬菌体与宿主细菌之间交互的媒介,研究噬菌体-受体-宿主之间的复杂关系是噬菌体耐药菌疗法的基础。生物医学文献库中蕴含着大量噬菌体和宿主交互关系研究成果,利用文本挖掘技术可以自动地从非结构化文本中提取这些关系,并对提取的知识进行结构化展示,方便进一步的研究和分析。已有工作研究了噬菌体和宿主二元关系的抽取,但噬菌体-宿主的关系涉及二元交互的中间介质（如受体）,因此存在信息抽取不充分的问题。针对这一
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受体是噬菌体与宿主细菌之间交互的媒介,研究噬菌体-受体-宿主之间的复杂关系是噬菌体耐药菌疗法的基础。生物医学文献库中蕴含着大量噬菌体和宿主交互关系研究成果,利用文本挖掘技术可以自动地从非结构化文本中提取这些关系,并对提取的知识进行结构化展示,方便进一步的研究和分析。已有工作研究了噬菌体和宿主二元关系的抽取,但噬菌体-宿主的关系涉及二元交互的中间介质（如受体）,因此存在信息抽取不充分的问题。针对这一不足,本文将考虑受体在噬菌体-宿主关系中的作用,研究文献中多句子的上下文语义表征方法,抽取多个实体间的长期依赖关系,从而提出高效的噬菌体-受体-宿主多元关系抽取方法。具体地,本文的主要研究工作如下:（1）噬菌体-受体-宿主关系抽取数据集的构建。当前文本挖掘任务研究缺乏噬菌体-受体-宿主多元实体关系的语料库,为了丰富噬菌体与宿主关系研究,获取受体在噬菌体-宿主关系中的作用信息,本文对生物医学文本进行信息抽取建模,通过人工标注和筛选了包含噬菌体、受体、宿主实体及关系的文献摘要,经过处理后构建了模型训练数据集,其中包含受体实体341种、噬菌体实体691种、细菌实体364种,以及相关的三元关系正实例2,111对、负实例21,507对。（2）提出基于BiLSTM+Max的噬菌体-受体-宿主多元关系抽取模型。双向长短期记忆网络（BiLSTM）在其它领域的多元关系抽取中取得了较好的效果,因此本文以此为基础,将其用于抽取句子的上下文语义信息,并利用最大池化机制将BiLSTM层输出的信息表示为固定长度的向量用于关系的分类,同时在输入层融合领域知识丰富语义表达,从而提出一种新的噬菌体-受体-宿主多元关系抽取模型。对比实验证明基于BiLSTM+Max的模型取得了较好的结果。（3）提出基于混合神经网络的噬菌体-受体-宿主多元实体关系抽取模型。由于多元实体关系抽取的文本长度较长,上下文信息中存在冗余信息,本文提出一种混合神经网络的模型。首先使用BiLSTM对输入文本的上下文进行表征学习,然后使用CNN对文本的局部特征进行抽取,获取对关系分类重要的特征。混合神经网络结合了双向长短期记忆网络和卷积神经网络的优势,对比实验证明该模型可以进一步提升关系抽取的性能。本研究构建了从生物医学文献中自动抽取噬菌体-受体-宿主多元关系的任务,标注筛选了模型训练数据集,提出了两种用于从生物医学文献中提取噬菌体-受体-宿主多元关系的模型,为研究噬菌体-宿主之间的复杂关系提供了工具和方法。
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