基于双向LSTM网络的不确定和否定作用范围识别

• 作者: 周国栋 朱巧明 李培峰 钱忠
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息抽取 不确定和否定信息 作用范围识别 LSTM神经网络 BioScope语料
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 2427-2447
• 页数: 21页
• 分类号: TP18
• 字数: 16788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005485

摘要

不确定和否定信息抽取,是自然语言处理领域中的重要任务和研究热点.针对不确定和否定作用范围识别任务,提出一种基于两层双向LSTM神经网络的作用范围识别方法.首先,对于从线索词到达词语的句法路径,使用第1层双向LSTM神经网络从中学习到有用特征;接着,将词法特征与句法路径特征一起组成当前词语的特征表示;最后,将作用范围识别问题看作序列标注任务,利用第2层双向LSTM神经网络界定当前线索词的作用范围.实验结果表明,所提出的模型优于其他神经网络模型,并在BioScope生物医学语料上取得了良好性能.其中,在Abstracts子语料上的不确定和否定作用范围识别精确率分别达到86.20％和80.28％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱巧明	苏州大学计算机科学与技术学院	261	2058	25.0	31.0
2	李培峰	苏州大学计算机科学与技术学院	138	995	16.0	24.0
3	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
4	钱忠	苏州大学计算机科学与技术学院	2	22	2.0	2.0