ABSTRACT Biomedical Event trigger identifikation är en sub-task i biomedicinsk händelseextraktion som syftar till att känna igen utlösande etikett av biomedicinska händelser i sammanhang. Det är en grundläggande uppgift i behandlingen av naturligt språk. Tidigare metoder berodde vanligen på funktionsteknik med obalanserade data. I detta papper presenterar vi en tvåvägs lång korttidsminne konvolution neurala nätverket viktad extrem inlärning maskin (BC-WEMM) för att identifiera den biomedicinska händelsen utlösa. Med hjälp av de olika dimensionerna av inbäddningar som indata, betraktar denna modell den kontextuella modellering av Bi-LSTM och den lokala modellering av CNN och, sedan, klassificerar utlösningsetiketten för att lösa obalanserade problem av WELM. Med denna design är BC-WEMM modellen till hjälp för biomedicinsk händelse trigger identifikation. De experimentella resultaten av MLEE-data visar att vårt tillvägagångssätt kan överträffa de toppmoderna baslinjerna på en F1-poäng. INDEX TERMS Biomedicinsk händelse utlösa identifiering, extrem inlärningsmaskin, långvarigt minne, neurala nätverk.
Fläkt et al. REF presenterar en tvåvägslång korttidsminne konvolution neurala nätverket viktad extrem inlärningsmaskin (BC-WEMM) för att identifiera den biomedicinska händelsen trigger.
An Integrated Biomedical Event Trigger Identification Approach With a Neural Network and Weighted Extreme Learning Machine
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}