【摘 要】
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不确定和否定信息抽取,是自然语言处理领域中的重要任务和研究热点.针对不确定和否定作用范围识别任务,提出一种基于两层双向LSTM神经网络的作用范围识别方法.首先,对于从线
【基金项目】
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国家自然科学基金(61331011,61472265,61772354);江苏省科技计划(BK20151222)~~
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不确定和否定信息抽取,是自然语言处理领域中的重要任务和研究热点.针对不确定和否定作用范围识别任务,提出一种基于两层双向LSTM神经网络的作用范围识别方法.首先,对于从线索词到达词语的句法路径,使用第1层双向LSTM神经网络从中学习到有用特征;接着,将词法特征与句法路径特征一起组成当前词语的特征表示;最后,将作用范围识别问题看作序列标注任务,利用第2层双向LSTM神经网络界定当前线索词的作用范围.实验结果表明,所提出的模型优于其他神经网络模型,并在BioScope生物医学语料上取得了良好性能.其中,在Abstracts子语料上的不确定和否定作用范围识别精确率分别达到86.20%和80.28%.
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