Uppgiften för relationsklassificering inom det biomedicinska området är komplex på grund av förekomsten av prover som erhållits från heterogena källor såsom forskningsartiklar, sammanfattningar av utsläpp eller elektroniska patientjournaler. Det är också en begränsning för klassificeringsapparater som använder manuell funktionsteknik. I detta dokument föreslår vi en konvolutionell återkommande neurala nätverk (CRNN) arkitektur som kombinerar RNNs och CNNs i sekvens för att lösa detta problem. Grunden bakom vår strategi är att CNN effektivt kan identifiera grovkorniga lokala särdrag i en mening, medan RNN är mer lämpade för långsiktiga beroenden. Vi jämför vår CRNN-modell med flera baslinjer på två biomedicinska datauppsättningar, nämligen datauppsättningen för kliniskt förhållande i2b2-2010, och DDI-extraheringsdatasetet i SemEval-2013. Vi utvärderar också en uppmärksam pooling teknik och rapporterar dess prestanda i jämförelse med den konventionella max pooling metoden. Våra resultat visar att den föreslagna modellen uppnår toppmoderna resultat på båda datauppsättningarna. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Raj och Al. REF använde en konvolutionell återkommande neurala nätverk (CRNN) arkitektur som kombinerar RNNs och CNNs i sekvens.
Learning local and global contexts using a convolutional recurrent network model for relation classification in biomedical text.
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}