基于BiLSTM-CRF的中文生物医学开放式概念关系抽取

作者：王序文; 李姣; 吴英杰; 李军莲^*

来源：中华医学图书情报杂志, 2018, 27(11): 33-39.

• 开放式关系抽取
• 生物医学概念识别
• BiLSTM-CRF
• 条件随机场
• 长短时记忆网络

目的:利用深度学习方法自动抽取中文生物医学文本中的开放式概念关系,以增强生物医学文本理解及医学知识网络构建。方法:使用BiLSTM-CRF模型从中文生物医学文献数据中抽取以句子上下文短语描述的开放式概念关系,并与基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)和基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的方法进行对比分析。结果:基于BiLSTM-CRF的中文生物医学开放式概念关系抽取方法取得F1值为0.5221,显著高于基于CRF模型的方法(F1值为0.2353)和基于LSTM模型的方法(F1值为0.3355)。结论:与单独使用CRF模型或LSTM模型的方法相比,基于BiLSTM-CRF的开放式概念关系抽取方法具有更好的鲁棒性和泛化性,对于生物医学文本理解、医学知识网络构建等研究具有借鉴意义。

• 单位
  中国科学院大学; 北京协和医学院; 中国科学院文献情报中心; 中国医学科学院