一种基于深度学习的英文文献污染物信息抽取方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的英文文献污染物信息抽取方法，包括：构建适用于本土环境监测文献文本挖掘的术语词典；获取原始文献，并对原始文献进行语料分词，构建文献生语料；构建实体抽取模型和关系抽取模型；对文献生语料进行预处理，得到用于实体抽取模型和关系抽取模型的训练集和测试集；通过训练集对实体抽取模型和关系抽取模型进行训练，得到训练完成的实体抽取模型和关系抽取模型；将测试集输入至训练完成的实体抽取模型进行识别，得到实体识别结果；将实体识别结果和测试集数据输入至训练完成的关系抽取模型，得到关系抽取结果。本发明不仅实现了原始英文文献中化学品的命名实体识别，也对化学品及检测浓度进行了关系抽取。