【摘 要】
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在生物医学领域,以静态词向量表征语义的命名实体识别方法准确率不高。针对此问题,提出一种将预训练语言模型BERT和BiLSTM相结合应用于生物医学命名实体识别的模型。首先使用BERT进行语义提取生成动态词向量,并加入词性分析、组块分析特征提升模型精度;其次,将词向量送入BiLSTM模型进一步训练,以获取上下文特征;最后通过CRF进行序列解码,输出概率最大的结果。该模型在BC4CHEMD、BC5CDR-chem和NCBI-disease数据集上的平均F1值达到了89.45%。实验结果表明,提出的模型有效地提升
【基金项目】
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国家重大新药创制(2018ZX09735002),国家重点研发计划(2016YFA0502304)。
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在生物医学领域,以静态词向量表征语义的命名实体识别方法准确率不高。针对此问题,提出一种将预训练语言模型BERT和BiLSTM相结合应用于生物医学命名实体识别的模型。首先使用BERT进行语义提取生成动态词向量,并加入词性分析、组块分析特征提升模型精度;其次,将词向量送入BiLSTM模型进一步训练,以获取上下文特征;最后通过CRF进行序列解码,输出概率最大的结果。该模型在BC4CHEMD、BC5CDR-chem和NCBI-disease数据集上的平均F1值达到了89.45%。实验结果表明,提出的模型有效地提升
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