【摘 要】
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目的 基因变异命名实体的自动化正确识别是从生物医学文献中挖掘基因-变异-疾病关系知识的重要基础.该文提出一种以深度神经网络为主、结合维特比解码和正则表达式的组合算法
【机 构】
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军事科学院军事医学研究院信息中心,北京,100850
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目的 基因变异命名实体的自动化正确识别是从生物医学文献中挖掘基因-变异-疾病关系知识的重要基础.该文提出一种以深度神经网络为主、结合维特比解码和正则表达式的组合算法,用于识别基因变异命名实体.方法 受单词分布式表示的启发,提出一种深度分词策略,即以字母的大小写、数字和特殊符号将单词分开来捕捉变异名称中各部分的结构信息,其中最小的分词单位定义为token;使用GloVe训练深度分词的token向量,一个单词的全部token向量用于训练该单词的词向量.以句子的词向量序列为输入,利用一个双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)学习变异名称的一般形式并捕捉上下文信息,后接一个全联接层以提高拟合能力,得到词的标签概率序列作为初步输出;随后采用维特比算法对初步输出进行优化,最后增加正则表达式匹配的结果完成识别.结果 该算法经在NCBI tmVar语料库上训练和测试,取得了91.59％的F1值,高于目前国际上已公开报道的识别系统.结论 该算法避免了复杂的人工特征工程并表现出优越的性能,可用于快速定位生物医学文本中的变异实体,为进一步的关系抽取研究打下基础.
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