[发明专利]一种基于强化学习的生物医学命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202310430565.2 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116933790A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 郝子强;田芳;张岩;唐颖;陈宇;詹伟达;唐雁峰 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/0442;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京华夏博通专利事务所(普通合伙) 11264 | 代理人： | 赵立萍 |
| 地址： | 130012 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于计算机自然语言处理技术领域，尤其为一种基于强化学习的生物医学命名实体识别方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：整个网络模型包含两部分，生物医学命名实体标注模型和深度强化学习模型，生物医学命名实体标注模型包括输入层BioBERT模型、编码层双向长短时记忆网络(Bi‑directionalLongShort‑TermMemory,BiLSTM)和解码层条件随机场算法(ConditionalRandomField,CRF)，深度强化学习模型采用基于深度Q网络的强化学习Agent。本发明在生物医学命名实体标注模型中采用了BioBERT预训练模型进行特征提取，可以增强文本的词嵌入表示以及提高模型捕捉生物医学领域特征的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 生物医学 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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