【摘 要】
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提出一种基于神经网络的方法实现细菌和栖息地的关系抽取,充分利用神经网络的特性实现对隐含的深层特征的自动学习,以避免传统人工特征设计的复杂性和冗余性.该方法利用单词
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提出一种基于神经网络的方法实现细菌和栖息地的关系抽取,充分利用神经网络的特性实现对隐含的深层特征的自动学习,以避免传统人工特征设计的复杂性和冗余性.该方法利用单词以及实体属性的分布式向量丰富句法和语义信息,使用两个不同神经网络模型从不同角度进行关系抽取,并融合文档级别的分类结果,在生物医学自然语言处理Bio NLP-ST 2016共享任务的BB-event语料上进行实验,取得了不错的F1值,表明该方法在微生物生长环境关系抽取上具有良好的性能.
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