【摘 要】
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自动生物实体关系抽取技术对于构建生物领域知识库,知识图谱,提高搜索引擎检索效率具有重要意义。通过总结现有工作,本文从三个方面进行自动实体关系抽取。基于规则的关系抽
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自动生物实体关系抽取技术对于构建生物领域知识库,知识图谱,提高搜索引擎检索效率具有重要意义。通过总结现有工作,本文从三个方面进行自动实体关系抽取。基于规则的关系抽取。在句子句法分析和依存分析的基础上,通过观察动词和介词在生物实体关系中的重要作用,本文首先构建了一个相互作用词词表,然后制定了两条通用的策略来判断一对实体之间是否存在关系。同其他基于规则的关系抽取系统相比,本文的基于规则的系统在LLL-challenge数据集上取得了第二好的效果。基于核函数的关系抽取。在句子依存分析基础上,可以发现,实体对在依存分析中的最短路径一般包含足够的信息去判断这对实体是否存在关系。基于这样的观察,本文构造了一种编辑距离和余弦核函数相结合的混合核函数,构造的混合核函数能充分抓住数据的结构信息以及单词层面的信息。实验结果表明,同其他基于核函数的系统相比,本文的方法在BioInfer标准数据集上取得了最优的结果。基于神经网络的关系抽取。为了避免过多的手动特征提取,缓解生物关系抽取领域数据稀少问题,在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)两种结构基础上,本文提出了多通道CNN(multi-CNN)以及单通道RNN两个模型。实验结果表明,提出的模型在DDIExtarction,Aimed以及BioInfer数据集上都取得了最优结果。
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