Motivering: Inom biomedicinsk forskning är kemikalie en viktig klass av enheter, och kemisk namngiven enhetsigenkänning (NER) är en viktig uppgift inom området biomedicinsk informationsutvinning. De mest populära kemiska NER-metoderna är dock baserade på traditionell maskininlärning och deras prestationer är starkt beroende av funktionsteknik. Dessutom är dessa metoder straffnivå sådana som har problemet med att märka inkonsekvens. Resultat: I detta dokument föreslår vi en neural nätverksstrategi, dvs. uppmärksamhetsbaserat biriktat långt kortfristigt minne med ett villkorat slumpmässigt fältskikt (Att-BiLSTM-CRF), till dokumentnivå kemisk NER. Metoden utnyttjar den globala information på dokumentnivå som erhålls genom uppmärksamhetsmekanismen för att se till att märkningarna är konsekventa i flera fall av samma tecken i ett dokument. Det uppnår bättre prestanda med lite funktionsteknik än andra state-of-the-art metoder på BioCreative IV kemisk förening och läkemedelsnamn erkännande (CHEDNER) corpus och BioCreative V kemisk sjukdom relation (CDR) uppgift corpus (F-scores av 91,14 respektive 92,57%). Tillgänglighet och genomförande: Data och kod finns på https://github.
REF har också visat att uppmärksamhetsbaserad Bi-LSTM med ytterligare arkitektur uppnår högre prestanda än andra toppmoderna tekniker för att känna igen kemiska namngivna enheter som lutar mot låga resursinställningar.
An attention‐based BiLSTM‐CRF approach to document‐level chemical named entity recognition
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}