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专利中化学和基因/蛋白质实体识别的神经网络方法
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上传时间: 2021-03-15
详细说明：在生物医学研究中，专利包含大量信息，而生物医学文本挖掘最近在专利中引起了很多关注。 为了加快专利生物医学文本挖掘的发展，BioCreative V.5挑战赛组织了三个方面，即化学实体提及识别（CEMP），基因和蛋白质相关对象识别（GPRO）以及注释服务器的技术互操作性和性能，专注于专利中的生物医学实体识别。 本文介绍了针对CEMP和GPRO轨道的神经网络方法。 在该方法中，具有条件随机场层的双向长期短期记忆被用于识别专利中的生物医学实体。 为了提高性能，我们探索了神经网络模型的其他功能（即，词性，分词和GENIA标签生成的命名实体识别功能）的影响。 在官方成绩中，我们的最佳成绩达到了最高的性能（在CEMP赛道上，准确率达到88.32％，召回率达到92.62％，F评分达到90.42％；准确率达到76.65％，召回率达到81.91％，在这两个赛道的所有参赛队伍中，GPRO赛道的F得分为79.19％。
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