[发明专利]联合attention机制与神经网络的生物医学实体关系分类方法在审
| 申请号： | 201810554915.5 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108875809A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 林鸿飞;郑巍 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 刘斌 |
| 地址： | 116023 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种联合attention机制与神经网络的生物医学实体关系分类方法，属于生物医学和数据挖掘技术领域，用以解决生物医学实体关系分类问题，要点是包括S1、基于指代解析的文本处理；S2、构建基于attention机制的模型输入向量；S3、构建基于双向LSTM的生物医学实体关系分类模型；S4、利用关系分类模型进行生物医学实体关系分类。本发明针对生物文献中的句子设计了基于following的指代解析，然后从构成句子的基本单位单词出发，利用attention机制加权于单词的嵌入向量，突出对生物医学实体关系分类有重要影响的关键词的权重，使候选实体间的关系更清晰明了，进行生物医学实体关系分类。 | ||
| 搜索关键词： | 生物医学 实体关系 分类 神经网络 构建 向量 单词 句子 解析 数据挖掘技术 分类模型 分类问题 关系分类 候选实体 基本单位 模型输入 文本处理 重要影响 权重 加权 嵌入 联合 清晰 | ||
【主权项】：
1.一种联合attention机制与神经网络的生物医学实体关系分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于指代解析的文本处理；S2、构建基于attention机制的模型输入向量；S3、构建基于双向LSTM的生物医学实体关系分类模型；S4、利用关系分类模型进行生物医学实体关系分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大连理工大学，未经大连理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810554915.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
