基于语义表示的药物实体关系抽取研究

目录

声明

第 1 章 绪 论

1.1 课题研究背景

1.2 研究与发展现状

1.2.1 命名实体识别

1.2.2 关系抽取

1.3 课题研究意义

1.4 本文主要工作

1.5 论文组织架构

第 2 章 相关技术介绍

2.1 深度学习神经网络

2.2 递归神经网络

2.2.1 循环神经网络

2.2.2 长短期记忆神经网络

2.2.3 双向长短期记忆神经网络

2.3 条件随机场

2.4 注意力机制

2.4.1 Seq2Seq

2.4.2 Attention

2.5 BERT

2.5.1 Transformer

2.5.2 BERT

2.6 抽象语义表示

2.7 本章小结

第 3 章 实体识别与关系抽取模型

3.1 命名实体识别模型

3.1.1 词向量表示

3.1.2 模型架构

3.2 关系提取模型

3.2.1 word2vec

3.2.2 AMR图实体间最短路径

3.2.3 词向量表示

3.2.4 注意力机制

3.2.5 双向LSTM网络

3.2.6 关系提取

3.3 本章小结

第4 章 实验结果与分析

4.1 实验数据

4.2 实验结果评估方法

4.3 实验设置

4.3.1 实验环境

4.3.2 命名实体识别模型

4.3.3 关系抽取模型

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

第 5 章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

作者简介及在学期间所取得的科研成果

致 谢