基于结合多头注意力机制BiGRU网络的生物医学命名实体识别

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：asdf1aasdf

【摘要】

：

生物医学命名实体识别(BNER)对促进医学信息学研究具有重要意义。针对现有方法识别精度和效率低,特别是不能很好识别组成复杂和罕见的生物医学名称问题,提出一种基于词典注意力双向门控循环单元神经网络和CRF(DABGC)BNER的方法。通过一种高效多模态匹配方法对生物医学词典进行高效匹配,使用双向GRU网络输出包含上下文信息的隐状态。引入多头注意力机制解析词之间的联系,通过权重的方式将词典匹配结果和注

【作者】

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徐凯王崎李振彰康培培谢峰刘文印

【机构】

：

贵州财经大学贵阳大数据金融学院,广东工业大学计算机学院,广东技术师范大学数学与系统科学学院

【出处】

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计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

命名实体识别深度学习医学词典 Named entity recognitionDeep learningMedical dictionary

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(91748107,61703109),广东创新研究团队计划项目(2014ZT05G157)

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