Bakgrund: Utvinning av biomedicinska enheter och deras relationer från text har viktiga tillämpningar inom biomedicinsk forskning. Tidigare arbete använde främst funktionsbaserade pipelinemodeller för att behandla denna uppgift. Många insatser måste göras när det gäller funktionsteknik när funktionsbaserade modeller används. Dessutom kan rörledningsmodeller drabbas av felutbredning och kan inte utnyttja samspelet mellan deluppgifter. Därför föreslår vi en neural gemensam modell för att extrahera biomedicinska enheter samt deras relationer samtidigt, och det kan lindra problemen ovan. Resultat: Vår modell utvärderades på två uppgifter, d.v.s. uppgiften att utvinna skadliga läkemedelshändelser mellan läkemedels- och sjukdomsenheter, och uppgiften att utvinna boende relationer mellan bakterier och lokaliseringsenheter. Jämfört med de toppmoderna systemen i dessa uppgifter förbättrade vår modell F1-poängen för den första uppgiften med 5,1 % i enhetsigenkänning och 8,0 % i förhållande till utvinning, och den andra uppgiften med 9,2 % i förhållande till utvinning. Den föreslagna modellen uppnår konkurrenskraftiga resultat med mindre arbete med funktionsteknik. Vi visar att modellen baserad på neurala nätverk är effektiv för biomedicinsk enhet och relationsextraktion. Dessutom är parameterdelning en alternativ metod för neurala modeller för att gemensamt bearbeta denna uppgift. Vårt arbete kan underlätta forskningen om biomedicinsk textutvinning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använde en neural gemensam modell för att extrahera enhet och relation från biomedicinsk text, som extraheras från PubMed abstracts.
A neural joint model for entity and relation extraction from biomedical text