基于BiLSTM-CRF的中文生物医学开放式概念关系抽取

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目的:利用深度学习方法自动抽取中文生物医学文本中的开放式概念关系,以增强生物医学文本理解及医学知识网络构建。方法:使用BiLSTM-CRF模型从中文生物医学文献数据中抽取以句子上下文短语描述的开放式概念关系,并与基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)和基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的方法进行对比分析。结果:基于BiLSTM-CRF的中文生物医学开放式概念关系抽取方法取得F1值为0.5221,显著高于基于CRF模型的方法(F
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