基于多层神经网络与外部知识库的生物医学语义关系提取方法

摘要

本发明提供基于多层神经网络与外部知识库的生物医学语义关系提取方法，实现从生物医学文本中提取实体‑关系对，为挖掘海量生物医学文本数据，构建生物医学的关系网络提供技术支持。采用基于多层神经网络的语义关系提取方法，多层的神经网络结构使得模型可以反复提取文本中的有效信息，解决传统神经网络信息提取能力有限地问题，提升模型的分类性能。在不同数据集上都取得了较好的效果，能够高效、准确地从海量生物医学文本中提取语义关系。并且通过合理地引入外部生物医学数据库中的知识，包含针对单一实体的UniProtKB数据库以及针对二元关系的BAR、IntAct数据库，配合Attention机制可以有效地对单一实体信息进行筛选，提升外部知识的利用效果。