End-to-end neurala nätverksmodeller för namngivna enhetsigenkänning (NER) har visat sig uppnå effektiva prestanda på allmänna domändatauppsättningar (t.ex. newswire), utan att kräva ytterligare handgjorda funktioner. På det biomedicinska området har emellertid nyligen genomförda studier visat att handgjorda egenskaper (t.ex. Ortografiska egenskaper) bör användas för att uppnå effektiv prestanda, på grund av komplexiteten i biomedicinsk terminologi (t.ex. användning av akronymer och komplexa gennamn). I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som gör det möjligt för en neural nätverksmodell baserad på ett långt korttidsminne (LSTM) att automatiskt lära sig ortografiska funktioner och införliva dem i en modell för biomedicinsk NER. Viktigt är att vår dubbelriktade LSTM-modell lär sig och utnyttjar ortografiska funktioner från början till slut. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt genom att jämföra med befintliga neurala nätverksmodeller för NER med hjälp av tre väletablerade biomedicinska dataset. Våra experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet konsekvent överträffar dessa starka baslinjer för alla de tre datauppsättningarna.
I detta arbete undersöker vi en tillämpning av vår nya metod REF ) som gör det möjligt för dubbelriktade LSTM att automatiskt inducera ortografiska funktioner snarare än att mata handgjorda funktioner i modellen, när du utför Twitter NER.
Learning Orthographic Features in Bi-directional LSTM for Biomedical Named Entity Recognition.
{'venue': 'BioTxtM@COLING 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}