Bakgrund: Biomedicinsk händelseextrahering är en av de mest framstående områdena inom biomedicinsk forskning. De två viktigaste deluppgifterna vid extraktion av biomedicinska händelser är identifiering och detektion av argument som båda kan betraktas som klassificeringsproblem. Men traditionella state-of-the-art metoder är baserade på stöd vektor maskin (SVM) med massiva manuellt utformade en-hot representerade funktioner, som kräver enormt arbete men saknar semantiska samband mellan ord. Metoder: I detta dokument föreslår vi en flera distribuerad representationsmetod för biomedicinsk händelseextraktion. Metoden kombinerar sammanhang som består av beroendebaserade ordinläggningar och uppgiftsbaserade funktioner som på ett distribuerat sätt representeras som indata från djupinlärningsmodeller för att utbilda modeller för djupinlärning. Slutligen använde vi softmax classifier för att märka exempelkandidaterna. Resultat: De experimentella resultaten på Multi-Level Event Extraction (MLEE) corpus visar högre F-poäng på 77. 97 % i utlösningsidentifiering och 58,31 % totalt sett jämfört med den senaste SVM-metoden. Slutsatser: Vår distribuerade representationsmetod för biomedicinsk händelseextraktion undviker problemen med semantisk klyfta och dimensionskatastrof från traditionella enhot representationsmetoder. De lovande resultaten visar att vår föreslagna metod är effektiv för biomedicinsk händelseextraktion.
Wang m.fl. REF använde uppgiftsbaserade funktioner som representerades på ett distribuerat sätt som bidrag från CNN-modeller för att utbilda modeller för fördjupat lärande.
A multiple distributed representation method based on neural network for biomedical event extraction
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}