Bakgrund: Automatisk sjukdom namngiven enhet erkännande (DNER) är av yttersta vikt för utveckling av mer sofistikerade BioNLP verktyg. De flesta konventionella CRF-baserade DNER-system är dock beroende av väldesignade funktioner vars urval är arbetsintensivt och tidskrävande. Även om de flesta djupt lärande metoder kan lösa NER problem med lite funktionsteknik, de använder ytterligare CRF skikt för att fånga korrelationsinformation mellan etiketter i områden som gör dem mycket komplicerade. Metoder: I detta dokument, föreslår vi en ny multipel etikett convolutional neural network (MCNN) baserad sjukdom NER metod. I detta tillvägagångssätt används istället för CRF-skiktet en strategi med flera etiketter (MLS) som först introducerades av oss. För det första är inbäddning av teckennivå, inbäddning på ordnivå och inbäddning av lexikon inbäddade. Sedan staplas flera konvolutionella lager över den konkatenerade inbäddningen. Slutligen, MLS strategi tillämpas på utdataskiktet för att fånga korrelationsinformation mellan angränsande etiketter. Resultat: Som framgår av de experimentella resultaten kan MCNN uppnå de senaste resultaten på både NCBI- och CDR-korpora.
Zhao m.fl. I REF föreslogs en ny multipel etikett CNN (MCNN) för sjukdom NER från den biomedicinska litteraturen, med hjälp av tecken-nivå, ordnivå, och lexikon funktioner inbäddningar.
Disease named entity recognition from biomedical literature using a novel convolutional neural network
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}