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基于融合式神经网络的微生物生长环境关系抽取
DOI
:
,
PDF
下载:
79
浏览: 422
作者
:
李孟颖
;
王健
;
王琰
;
林鸿飞
;
杨志豪
;
;
;
;
;
作者单位
:
大连理工大学计算机科学与技术学院
;
关键词
:
卷积神经网络
;
长短时记忆神经网络
;
关系抽取
;
摘要:
为了构建完整的微生物生长环境关系数据库,提出基于卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)的关系抽取系统.结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM),实现对隐含特征的深度学习,提取分布式词向量特征和实体位置特征作为模型的特征输入.对比实验验证加入特征后CNN-LSTM模型的优势,并将CNN模型的特征输出作为LSTM模型的特征输入.在Bio-NLP 2016共享任务发布的BB-event语料集上得到目前最好的结果.
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