基于混合模型的中国人名自动识别

本文提出了一种支持向量机(SVM)和概率统计模型相结合的中国人名自动识别方法。该方法首先按字抽取特征向量的属性得到训练集,采用多项式核函数建立SVM人名识别模型,然后在特征空间中计算测试样本到SVM最优超平面的距离,当该距离大于给定的阈值时使用SVM对测试样本进行分类,否则使用概率统计方法。实验表明,采用混合模型,对样本在空间的不同分布使用不同的方法可以取得比单独使用SVM或概率统计更好的分类效果,系统开式综合指标F-值比单纯使用支持向量机方法提高了1.51%。     

基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注。现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高。因此,该文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法。首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效地缓解了训练过程中存在的类不平衡问题;其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价。此外,利用PubMed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效地提高了触发词的识别性能。该文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46%。     

基于组合核的蛋白质交互关系抽取

蛋白质交互关系(PPI)抽取是生物医学信息抽取领域的一个重要部分,具有很高的应用价值和实际意义。该文使用一种基于SVM的组合核方法进行蛋白质关系抽取,将基于特征的平面核和基于结构的卷积树核组合。一棵完整的句法解析树中包含了较多噪声,需对其修剪以提高PPI抽取效果。首先讨论不同的树的剪裁策略对实验结果的影响,分别使用完全树、最小完全树、最小树和最短路径闭包树进行实验,最短路径闭包树效果最好;然后在最短路径闭包树的基础上提出一种动态拓展树,该树取得了明显优于其他解析树的效果。最后基于组合核在AIMED上进行10倍交叉实验,精确率、召回率和F值分别达到了82.40%、51.30%和63.23%。     

基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题。该文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型。首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型。实验结果表明,不依赖任何人工特征,该文方法在Biocreative Ⅱ GM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09%和74.40%。     

基于句法结构约束的模糊限制信息范围检测

模糊限制信息检测用于区分模糊限制信息与事实信息,提高抽取信息的真实性和可靠性。模糊限制信息范围的界定具有依赖于语义和句法结构的特点,是模糊限制信息检测的一个难点。该文提出一种基于句法结构约束的模糊限制信息范围检测方法,基于依存结构树和短语结构树构建决策树,获取句法结构约束集,用于产生句法结构约束特征,并加入到条件随机域模型中进行模糊限制信息范围检测。实验采用CoNLL-2010共享任务数据集,在标准的模糊限制语标注语料上,获得了70.28%的F值,比采用普通的句法结构特征提高了4.22%。     

SVM与规则相结合的中文地名自动识别

在分析中文文本中地名特点的基础上,提出了一种支持向量机(SVM)与规则相结合的中文地名自动识别方法:按字抽取特征向量的属性,然后将这些属性转换成二进制向量并建立训练集,采用多项式Kernel函数,得到SVM识别地名的机器学习模型;通过对错误识别结果的分析,构建规则库对识别结果进行后处理,弥补了机器学习模型获取知识不够全面导致召回率偏低的不足。实验表明,用SVM与规则相结合的机制识别中文文本中的地名是有效的:系统开式召回率、精确率和F-值分别达89.57%、93.52%和91.50%。     

融合依存信息Attention机制的药物关系抽取研究

药物关系(Drug-Drug Interaction, DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体、位置等信息对关系抽取的影响。相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问题。该文提出一种融合依存信息 Attention机制的药物关系抽取模型,衡量最短依存路径与句子的相关性,捕捉对实体间关系有用的信息。首先使用双向GRU(BiGRU)网络分别学习原句子和最短依存路径(Shortest Dependency Path,SDP)的语义信息和上下文信息,然后通过Attention机制将SDP信息与原句子信息融合,最后利用融合依存信息之后的句子表示进行分类预测。在DDIExtraction2013语料上进行了实验评估,模型F值为73.72%。     

利用词表示和深层神经网络抽取蛋白质关系

蛋白质关系抽取是生物医学信息抽取领域的重要分支。目前研究中,基于特征和核函数方法的蛋白质关系抽取已被充分研究,并且达到了很高的F-值,通过改进特征和核函数进一步优化实例表示变得十分困难。该文结合词表示和深层神经网络,提出了一种实例表示模型。该模型能够充分利用词表示的语义表示能力和深层神经网络的表示优化能力;同时引入主成分分析和特征选择进行特征优化,并且通过比较多种传统的分类器,寻找适合蛋白质关系抽取的分类器。该方法在AIMed语料、BioInfer语料和HPRD50语料上的F-值分别取得了70.5%、82.2%和80.0%,在蛋白质关系抽取任务上达到了目前最好的抽取水平。     

基于支持向量机的中国人名的自动识别

提出并实现了一种基于支持向量机(SVM)的中文文本中人名的自动识别方法。对训练文本进行自动分词、词性标注及分类标注，然后按字抽取特征，并将其转化为二进制表示，在此基础上建立了训练集。然后通过对多项式Kernel函数的测试，得到了用支持向量机进行人名识别的机器学习模型。实验结果表明，所建立的SVM人名识别模型是有效的。     

基于位置降噪和丰富语义的电子病历实体关系抽取

当前的电子病历实体关系抽取方法存在两个问题: 忽视了位置向量噪声和语义表示匮乏。该文提出一种基于位置降噪和丰富语义的实体关系抽取模型。模型首先利用位置信息和专业领域语料训练的词向量信息获取每个词的注意力权重,然后将此权重与通用领域语料训练的词向量结合,实现位置向量降噪和丰富语义引入,最后根据加权后的词向量判断实体关系类型。该方法在2010年i2B2/VA语料上进行实验评估,F₁值为76.47%,取得了基于该语料的最优结果。