基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型
TCM text relationship extraction model based on bidirectional LSTM and GBDT
江西中医药大学 计算机学院, 南昌 330004
摘要
为解决采用softmax作为长短期记忆网络分类器导致实体关系识别模型泛化能力不足,不能较好适用中医实体关系抽取等问题,提出一种融合梯度提升树的双向长短期记忆网络的关系识别算法(BILSTM-GBDT)。先采用word2vec对中医文本进行向量化表示,再利用基于注意力机制的双向长短期记忆网络提取高阶特征,最后采用集成分类模型梯度提升树作为特征分类器,提高关系识别效果。在中医等多个关系语料库上的实验结果表明,该模型与传统SVM方法、GBDT方法及其深度学习方法相比,均有更高的精确率、召回率和F值。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61363042,61562045,61762051)
江西省科技厅重大研发计划资助项目(20171ACE50021)
江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2017-S349)
江西省科技厅重点研发计划资助项目(20171BBG70108)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0420
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3744-3747
文章编号: 1001-3695(2019)12-047-3744-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
罗计根, 杜建强, 聂斌, 等. 基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3744-3747. (Luo Jigen, Du Jianqiang, Nie Bin, et al. TCM text relationship extraction model based on bidirectional LSTM and GBDT [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3744-3747. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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