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.
Författarna till REF föreslog tvåvägslångt korttidsminne (BILSTM) med ett villkorat slumpmässigt fältskikt för dokumentnivåkemiskt namngivet Entity Recognition (NER).
An attention‐based BiLSTM‐CRF approach to document‐level chemical named entity recognition
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}