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Multi-Level Attention Based BLSTM Neural Network for Biomedical Event Extraction 생의학적 사건 추출을 위한 다단계 주의 기반 BLSTM 신경망

Xinyu HE, Lishuang LI, Xingchen SONG, Degen HUANG, Fuji REN

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요약 :

생체의학 이벤트 추출은 의학 연구 및 질병 예방에 핵심적인 역할을 하는 정보 추출에서 중요하고 도전적인 작업입니다. 기존의 이벤트 감지 방법은 대부분 도메인 지식과 정교하게 설계된 기능에 의존하는 얕은 기계 학습 방법을 기반으로 합니다. 또 다른 과제는 대부분의 작품이 단어와 문장을 동일하게 다루기 때문에 일부 중요한 정보와 단어 또는 논증 간의 상호 작용이 무시될 수 있다는 것입니다. 따라서 우리는 이벤트 추출을 위해 수작업으로 복잡한 특징 추출을 건너뛸 수 있는 BLSTM(양방향 장단기 기억) 신경망을 사용합니다. 또한, 문장 내 단어의 중요성을 결정하는 단어 수준 주의와 관련 주장의 중요성을 결정하는 문장 수준 주의를 포함하는 다단계 주의 메커니즘을 제안합니다. 마지막으로 종속성 단어 임베딩을 훈련하고 문장 벡터를 추가하여 의미 정보를 풍부하게 합니다. 실험 결과에 따르면 우리 모델은 일반적으로 사용되는 생물 의학 이벤트 추출 데이터 세트(MLEE)에서 59.61%의 F 점수를 달성했으며 이는 다른 최첨단 방법보다 성능이 뛰어납니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.9 pp.1842-1850
발행일
2019/09/01
공개일
2019/04/26
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7268
원고의 종류
PAPER
범주
자연 언어 처리

작성자

Xinyu HE
  Dalian University of Technology
Lishuang LI
  Dalian University of Technology
Xingchen SONG
  Dalian University of Technology
Degen HUANG
  Dalian University of Technology
Fuji REN
  University of Tokushima

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