基于双通道双向LSTM-CRF网络的触发词识别方法

摘要

本发明公开了一种基于双通道双向LSTM‑CRF网络的触发词识别方法，首先使用双通道输入层分别输入的线性及非线性嵌入向量特征，在随后的双向LSTM层中提取更高级的抽象特性，这些产生的线性及非线性的抽象特征在池化层中选择融合，最后利用融合的特征训练CRF层，用于最终序列标记。对于生物医学文本，获取其依存树解析及词性标注，将从依存树获取的非线性上下文关系与线性上下文一起作为训练双通道双向LSTM‑CRF网络模型的输入序列，得到输入序列的最佳标注序列，根据最佳标注序列在生物医学文本中标注事件触发词。本发明可有效识别生物医药文本中事件触发词。