ABSTRACT Biomedicinsk namngiven enhetsigenkänning (BNER) är grunden för biomedicinsk textutvinning och en av de viktigaste deluppgifterna för informationsutvinning. Tidigare BNER-modeller baserade på konventionell maskininlärning bygger på tidskrävande funktionsteknik. Även om de flesta neurala nätverk metoder förbättra problemen med automatisk inlärning, de kan inte uppmärksamma de viktiga områden när fånga funktioner. I detta dokument föreslår vi en uppmärksamhetsbaserad BiLSTM-CRF-modell. För det första antar denna modell ett tvåvägslångt kortfristigt minnesnätverk (BiLSTM) för att få mer fullständig kontextinformation. Samtidigt föreslås uppmärksamhetsmekanismen för att förbättra vektorrepresentationerna i BiLSTM. Vi designar olika metoder för viktfördelning och sammansmälter dem. Den förhindrar effektivt den betydande informationsförlusten vid utvinning av funktioner. Slutligen, att kombinera BiLSTM med villkorligt slumpmässigt fält (CRF) skikt löser effektivt problemen med oförmågan att hantera det starka beroendet av taggar i sekvensen. Med den enkla arkitekturen uppnår vår modell en rimlig prestanda på JNLPBA corpus. Det får en F1-poäng på 73,50. Vår modell kan förbättra förmågan hos neurala nätverket att extrahera viktig information och inte förlita sig på någon funktionsteknik, med endast allmänna förträning ordvektorer. Det gör att vår modell har hög portabilitet och extensibilitet. INDEX TERMS Biomedicinsk text, namngiven enhetsigenkänning, uppmärksamhetsmekanism, långtidsminne, villkorat slumpmässigt fält.
Att uppmärksamma de viktiga områden när fånga funktioner, Wei et al. REF föreslog en uppmärksamhetsbaserad BILSTM-CRF-modell och deras modell fick en F1-poäng på 73,50 % på JNLPBA corpus.
Named Entity Recognition From Biomedical Texts Using a Fusion Attention-Based BiLSTM-CRF
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}