一种递归神经网络进行生物医学事件抽取方法及系统

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一种递归神经网络进行生物医学事件抽取方法及系统
申请号:CN202510857783
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120745695A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种递归神经网络进行生物医学事件抽取方法及系统,通过构建包含输入层、词嵌入层、语义更新层和输出层的框架来实现。输入层将生物医学文本输入后,词嵌入层利用SciBERT语言模型进行词向量化处理。语义更新层采用基于异构融合的递归神经网络,利用多种解析器和解析格式生成依赖结构树,并通过同构交互递归神经网络进行语义表示更新,其中同构交互路径包括四种不同的信息传递方式,以优化节点信息聚合。输出层通过softmax函数识别事件触发词。该方法通过特征融合技术提高模型的预测精度和稳定性,有效避免单一数据源的局限性,适用于生物医学领域事件抽取任务,为后续的生物医学文本分析提供重要支持。
技术关键词
递归神经网络 节点 事件触发词 Softmax函数 解析器 文本 语义 生物医学事件 拼接方法 数据获取模块 特征融合技术 信息传递方式 代表 上下文特征 抽取系统 注意力机制 格式
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