【摘 要】
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在生物医学文本挖掘领域,化学药物命名实体识别具有重要意义.目前的主流方法是基于条件随机场（conditional random fields,CRF）的方法,但是该方法需要大量的人工特征,并且存在
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272373,61572102,61572098);新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0084);国家重点研究计划项目(2016YFC0901902)~~
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在生物医学文本挖掘领域,化学药物命名实体识别具有重要意义.目前的主流方法是基于条件随机场（conditional random fields,CRF）的方法,但是该方法需要大量的人工特征,并且存在实体标签的全文非一致性问题.针对此问题,提出一种基于注意（Attention）机制的深度学习方法.该方法首先从海量生物文本中学习词向量,然后利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）学习字符向量,随后将词向量和字符向量再经过另一个BiLSTM以获得词的上下文表示,然后再利用Attention机制获得词在全文范围下的上
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