Motivering: I molekylärbiologin beskriver molekylära händelser observerbara förändringar av biomolekyler, såsom bindning av proteiner eller RNA-produktion. Dessa händelser kan vara ansvariga för läkemedelsreaktioner eller utveckling av vissa sjukdomar. Som sådan, biomedicinsk händelseextraktion, processen att automatiskt upptäcka beskrivning av molekylära interaktioner i forskningsartiklar, väckte stort forskningsintresse nyligen. Händelseutlösare identifiering, upptäcka orden som beskriver händelsetyperna, är ett avgörande och nödvändigt steg i pipelineprocessen för biomedicinsk händelseutdragning. Med händelsetyperna som klasser kan händelseutlösande identifiering ses som en klassificeringsuppgift. För varje ord i en mening förutsäger en utbildad klassificerare om ordet motsvarar en händelsetyp och vilken händelsetyp som baseras på kontextfunktionerna. Därför är en väl utformad funktion med en bra nivå av diskriminering och generalisering avgörande för utförandet av händelsen utlösande identifiering. Resultat: I den här artikeln föreslår vi ett nytt ramverk för händelseutlösande identifiering. I synnerhet lär vi oss biomedicinsk domänkunskap från en stor text corpus byggd från Medline och inbäddar den i ordfunktioner med neural språkmodellering. De inbyggda funktionerna kombineras sedan med de syntaktiska och semantiska kontextfunktionerna med hjälp av inlärningsmetoden med flera kärnkärnor. Den kombinerade funktionssetet används för att träna händelsen trigger classifier. Experimentella resultat av de gyllene standardkorpusen visar att 42,5 % förbättring av F-poäng uppnås genom det föreslagna ramverket jämfört med det senaste tillvägagångssättet, vilket visar hur effektivt det föreslagna ramverket är. Tillgänglighet och genomförande: Källkoden för den föreslagna ramen är fritt tillgänglig och kan laddas ner på
Zhou m.fl. REF lärde sig biomedicinsk domänkunskap från en stor text corpus byggd från Medline och inbäddade den i ordfunktioner.
Event trigger identification for biomedical events extraction using domain knowledge
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}