【摘 要】
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近年来,生物医学文献作为生物医学领域知识的主要来源,其数量急速增长,其中生物医学实体关系是最突出的表现形式之一。从文献中挖掘出生物医学实体关系对研究人员进行系统的生物医学研究具有重要意义,它不仅有助于领域内构建知识图谱,也能推动新药研发和精准医疗。在生物医学领域中,除了存在两个实体之间的二元关系之外,还有多个实体参与的关系,甚至一个实体关系作为另一个关系的论元,本文把这类实体关系称为复杂实体关系。
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近年来,生物医学文献作为生物医学领域知识的主要来源,其数量急速增长,其中生物医学实体关系是最突出的表现形式之一。从文献中挖掘出生物医学实体关系对研究人员进行系统的生物医学研究具有重要意义,它不仅有助于领域内构建知识图谱,也能推动新药研发和精准医疗。在生物医学领域中,除了存在两个实体之间的二元关系之外,还有多个实体参与的关系,甚至一个实体关系作为另一个关系的论元,本文把这类实体关系称为复杂实体关系。在BioCreativeV组织的共享任务4（BEL任务）中,用BEL语句表达的生物医学实体因果关系就是这样一类复杂实体关系,因此本文把这种因果关系抽取作为复杂实体关系抽取的研究对象,主要研究内容如下:第一,基于SBEL语句和BERT模型的因果关系抽取。针对BEL语句在表达生物医学实体因果关系方面的复杂性,本文提出了基于中间形式SBEL（简化BEL）和BERT预训练神经网络模型的方法来改善BEL语句抽取性能。从实验结果可以看出,该方法能够对BEL语句的抽取起到显著的促进作用。第二,基于关系抽取和功能检测联合学习的因果关系抽取。为了捕捉实体功能与实体关系之间的依赖性,本文将SBEL语句抽取中的关系抽取和功能检测这两个子任务进行联合学习和决策。实验结果表明,两个子任务共同决策的实体关系抽取方法能够更好地提高BEL语句的抽取性能。第三,基于事件抽取语料迁移的因果关系抽取。生物医学文献中的领域知识之间密切相关,本文将GENIA中的事件信息映射到BEL语句中的实体功能,以此提高功能检测子任务的性能。实验表明,基于迁移语料和融合语料的实体因果关系抽取都取得了较好的性能。
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