利用词表示和深层神经网络抽取蛋白质关系

作     者：李丽双 蒋振超 万佳 黄德根 LI Lishuang;JIANG Zhenchao;WAN Jia;HUANG Degen

作者机构：大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116023 

出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)

年 卷 期：2017年第31卷第1期

页      面：31-40页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61672126 61173101 61173100) 

主　　题：蛋白质关系抽取 词表示 深层神经网络 

摘      要：蛋白质关系抽取是生物医学信息抽取领域的重要分支。目前研究中,基于特征和核函数方法的蛋白质关系抽取已被充分研究,并且达到了很高的F-值,通过改进特征和核函数进一步优化实例表示变得十分困难。该文结合词表示和深层神经网络,提出了一种实例表示模型。该模型能够充分利用词表示的语义表示能力和深层神经网络的表示优化能力;同时引入主成分分析和特征选择进行特征优化,并且通过比较多种传统的分类器,寻找适合蛋白质关系抽取的分类器。该方法在AIMed语料、BioInfer语料和HPRD50语料上的F-值分别取得了70.5%、82.2%和80.0%,在蛋白质关系抽取任务上达到了目前最好的抽取水平。