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一种基于特征自动学习的生物医学事件触发词识别方法

摘要

本发明涉及生物医学技术领域,一种基于特征自动学习的生物医学事件触发词识别方法,包括以下步骤:1、数据预处理,2、构建事件触发词词典,3、构建候选触发词实例,4、卷积神经网络模型学习特征,5、神经网络模型训练,6、事件触发词分类。本发明方法具有以下优点:一是,简化了对数据的复杂预处理,省去了人工进行特征设计的繁琐步骤;二是,引入了领域知识,有效地利用了大量未标注语料等外部资源;三是,使用卷积神经网络进行特征的自动学习,不仅减少了人工干预,而且能够挖掘和探索到更深层次的句子级别特征,并通过融合局部特征,发现了隐含的全局特征,有助于识别触发词类别;四是,本发明方法在MLEE语料上得到了较好的实验结果,事件触发词检测的整体性能有所提高。

著录项

  • 公开/公告号CN105512209B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-06-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN201510848996.6

  • 申请日2015-11-28

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06F19/24(20110101);

  • 代理机构大连星海专利事务所有限公司;

  • 代理人王树本

  • 地址 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

  • 入库时间 2022-08-23 10:13:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-19

    授权

    授权

  • 2016-05-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20151128

    实质审查的生效

  • 2016-04-20

    公开

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