技术总结
本发明涉及生物医学技术领域，一种基于特征自动学习的生物医学事件触发词识别方法，包括以下步骤：1、数据预处理，2、构建事件触发词词典，3、构建候选触发词实例，4、卷积神经网络模型学习特征，5、神经网络模型训练，6、事件触发词分类。本发明方法具有以下优点：一是，简化了对数据的复杂预处理，省去了人工进行特征设计的繁琐步骤；二是，引入了领域知识，有效地利用了大量未标注语料等外部资源；三是，使用卷积神经网络进行特征的自动学习，不仅减少了人工干预，而且能够挖掘和探索到更深层次的句子级别特征，并通过融合局部特征，发现了隐含的全局特征，有助于识别触发词类别；四是，本发明方法在MLEE语料上得到了较好的实验结果，事件触发词检测的整体性能有所提高。 1
技术研发人员：王健;李虹磊;林鸿飞;杨志豪;张益嘉
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2015.11.28
技术公布日：2018.06.19