典型文献
基于交互自注意力的文档级化学物质诱导疾病关系抽取
文献摘要：
从生物医学文献中提取化学物质诱导疾病关系对疾病治疗和药物开发具有重要意义,然而现有化学物质诱导疾病关系抽取方法忽略了整篇文档里不同句子的实体语义信息,因此不足以捕获完整的文档级语义信息,导致抽取效果不佳.该文揭示一种结合标题、摘要和最短依赖路径的交互自注意力机制,提出基于语义信息交互学习的化学物质诱导疾病关系抽取方法.该方法可增强文档的语义表示,并通过语义信息交互获取文档的完整语义.在CDR语料上的实验结果表明,采用交互自注意力学到的交互语义信息对于抽取文档级化学物质诱导疾病关系具有较好的促进作用.
文献关键词：
生物医学文档;关系抽取;交互自注意力;语义信息
中图分类号：
作者姓名：
李正光;林鸿飞;申晨;徐博;郑巍
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;大连交通大学软件学院,辽宁大连 116028
文献出处：
引用格式：
[1]李正光;林鸿飞;申晨;徐博;郑巍-.基于交互自注意力的文档级化学物质诱导疾病关系抽取)[J].中文信息学报,2022(07):98-105
A类：
交互自注意力,生物医学文档
B类：
文档级,化学物质,疾病关系,关系抽取,医学文献,疾病治疗,药物开发,整篇,句子,语义信息,标题,摘要,自注意力机制,信息交互,交互学习,CDR,语料,学到
AB值：
0.192156
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