Release Time:2019-03-12  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2017-01-01

Journal: 中文信息学报

Included Journals: CSCD

Volume: 31

Issue: 6

Page Number: 147-154

ISSN: 1003-0077

Key Words: 触发词识别 两阶段方法 双向LSTM 依存词向量 trigger detection two-stage method bidirectional LSTM dependency word embeddings

Abstract: 生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注.现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高.因此,该文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法.首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效地缓解了训练过程中存在的类不平衡问题;其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价.此外,利用PubM ed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效地提高了触发词的识别性能.该文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46%.