Sammanfattning av denna webbsida: Drug-Named Entity Recognition (DNER) för biomedicinsk litteratur är en grundläggande facilitator för informationsutdrag. Av denna anledning införde DDIExtraction2011 (DDI2011) och DDIExtraction2013 (DDI2013) en uppgift som syftar till erkännande av läkemedelsnamn. Toppmoderna DNER-strategier bygger i hög grad på handgjorda funktioner och domänspecifika kunskaper som är svåra att samla in och definiera. Därför erbjuder vi en automatisk utforskande ord och tecken nivå funktioner strategi: en återkommande neurala nätverk med hjälp av dubbelriktad lång korttidsminne (LSTM) med villkorlig Random Fields avkodning (LSTM-CRF). Två typer av ordrepresentationer används i detta verk: ordet inbäddning, som tränas från en stor mängd text, och karaktärsbaserad representation, som kan fånga ortografiska drag i ord. Experimentella resultat av datauppsättningen DDI2011 och DDI2013 visar effekten av den föreslagna LSTM-CRF-metoden. Vår metod överträffar det bästa systemet i DDI2013-utmaningen.
REF kombinerar det tvåvägslånga korttidsminnet (LSTM) och CRF för att automatiskt utforska ord och tecken nivåfunktioner.
LSTM-CRF for Drug-Named Entity Recognition
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}