【摘要】：生物醫(yī)學(xué)實(shí)體關(guān)系抽取是信息抽取領(lǐng)域中重要的研究任務(wù)之一,有助于生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展。作為關(guān)系抽取任務(wù)中的一種,細(xì)菌棲息地地理位置關(guān)系抽取致力于識(shí)別生物醫(yī)學(xué)文本中細(xì)菌和棲息地或地理位置的交互關(guān)系。該任務(wù)探究了細(xì)菌的生存環(huán)境,其對(duì)于學(xué)習(xí)生物體及其生存環(huán)境之間的相互作用和關(guān)聯(lián)機(jī)制十分重要,從而幫助生物學(xué)家了解細(xì)菌的分布情況和生活習(xí)性。本文基于詞表示和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)細(xì)菌棲息地地理位置關(guān)系抽取任務(wù)進(jìn)行研究,提高其性能�；谏疃葘W(xué)習(xí)方法的關(guān)鍵之一是詞表示模型訓(xùn)練的詞向量,詞向量直接影響深度學(xué)習(xí)模型的性能。本文提出了一種面向生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的詞表示模型,同時(shí)考慮了背景語(yǔ)料不足的情況。該詞表示模型融入了生物醫(yī)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)信息,其中包括詞性、詞原形、句法塊和命名實(shí)體,使得詞向量包含更加豐富的語(yǔ)義信息。其次,利用支持向量機(jī)中的最大間隔原理解決背景語(yǔ)料不足的問(wèn)題,使得提出的詞表示模型適用于背景語(yǔ)料匱乏的任務(wù)的詞向量訓(xùn)練。最后,將訓(xùn)練得到的詞向量應(yīng)用在細(xì)菌棲息地地理位置關(guān)系抽取任務(wù)上,提高系統(tǒng)的性能。本文提出的深度學(xué)習(xí)方法為基于注意力機(jī)制的門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了避免復(fù)雜的特征選擇過(guò)程,構(gòu)建雙向門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入信息。此外,為了使得句子中重要的詞能夠在句子的語(yǔ)義表示中占有更大的比重,采用注意力機(jī)制將深度學(xué)習(xí)模型中得到的結(jié)果賦予不同的權(quán)重。將權(quán)重與結(jié)果融合得到句子的語(yǔ)義表示,并利用softmax函數(shù)對(duì)句子語(yǔ)義表示進(jìn)行分類(lèi)。在使用本文提出的詞表示模型訓(xùn)練的詞向量后,該方法在細(xì)菌棲息地地理位置關(guān)系抽取任務(wù)的測(cè)試集上達(dá)到了58.21%的F值,為當(dāng)前最高的結(jié)果。綜上所述,本文利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)細(xì)菌棲息地地理位置關(guān)系抽取任務(wù)進(jìn)行研究,并且加入了注意力機(jī)制,同時(shí)使用本文提出的詞表示模型進(jìn)一步提高結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的關(guān)系抽取方法和詞表示模型的有效性。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2734906