公开(公告)号：CN113360667A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110617440.1

申请日：2021-05-31

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  詹飞

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别方法，其步骤包括：1将非结构化的生物医学文本通过分词分句技术进行预处理，并对其进行标注以产生标准数据集；2构建基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别神经网络模型；3对上述该神经网络模型进行训练并更新参数；4利用已训练好的最优的模型对未标注数据进行预测，以识别出其中的触发词和命名实体。本发明能够同时检测生物医学文本中的触发词和命名实体识别，从而能有效提高识别的准确率，并降低对计算资源的需求。

公开(公告)号：CN113360667B

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202110617440.1

申请日：2021-05-31

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  詹飞

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别方法，其步骤包括：1将非结构化的生物医学文本通过分词分句技术进行预处理，并对其进行标注以产生标准数据集；2构建基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别神经网络模型；3对上述该神经网络模型进行训练并更新参数；4利用已训练好的最优的模型对未标注数据进行预测，以识别出其中的触发词和命名实体。本发明能够同时检测生物医学文本中的触发词和命名实体识别，从而能有效提高识别的准确率，并降低对计算资源的需求。