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基于融合式神经网络的微生物生长环境关系抽取 下载：79 浏览：383

李孟颖 王健 王琰 林鸿飞 杨志豪 《人工智能研究》 2019年3期

摘要:
为了构建完整的微生物生长环境关系数据库,提出基于卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)的关系抽取系统.结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM),实现对隐含特征的深度学习,提取分布式词向量特征和实体位置特征作为模型的特征输入.对比实验验证加入特征后CNN-LSTM模型的优势,并将CNN模型的特征输出作为LSTM模型的特征输入.在Bio-NLP 2016共享任务发布的BB-event语料集上得到目前最好的结果.
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