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论文类型：期刊论文

发表时间：2019-02-15

发表刊物：中文信息学报

收录刊物：PKU

卷号：33

期号：2

页面范围：89-96

ISSN号：1003-0077

关键字：生物医学关系抽取;药物关系抽取;依存信息;Attention

摘要：药物关系(Drug-Drug Interaction,DDI)抽取是生物医学关系抽取领域的重要分支,现有方法主要强调实体 、位置等信息对关系抽取的影响.相关研究表明,依存信息对于关系抽取具有重要作用,如何合理利用依存信息是关系抽取研究中需要解决的问题.该文提出一种融合依存信息Attention机制的药物关系抽取模型,衡量最短依存路径与句子的相关性,捕捉对实体间关系有用的信息.首先使用双向GRU(BiGRU)网络分别学习原句子和最短依存路径(Shortest Dependency Path,SDP)的语义信息和上下文信息,然后通过Attention机制将SDP信息与原句子信息融合,最后利用融合依存信息之后的句子表示进行分类预测.在DDIExtraction2013语料上进行了实验评估,模型F值为73.72％.