基于神经网络的微生物生长环境关系抽取方法

发布时间：2018-05-04 22:00

  本文选题：微生物生长环境关系抽取 + 卷积神经网络　； 参考：《华南理工大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：提出一种基于神经网络的方法实现细菌和栖息地的关系抽取,充分利用神经网络的特性实现对隐含的深层特征的自动学习,以避免传统人工特征设计的复杂性和冗余性.该方法利用单词以及实体属性的分布式向量丰富句法和语义信息,使用两个不同神经网络模型从不同角度进行关系抽取,并融合文档级别的分类结果,在生物医学自然语言处理Bio NLP-ST 2016共享任务的BB-event语料上进行实验,取得了不错的F1值,表明该方法在微生物生长环境关系抽取上具有良好的性能.
[Abstract]:This paper presents a neural network-based approach to extract the relationship between bacteria and habitat, and makes full use of the characteristics of the neural network to realize the automatic learning of the underlying features, so as to avoid the complexity and redundancy of the traditional artificial feature design. The method enriches syntactic and semantic information by using distributed vectors of word and entity attributes, extracts relations from different angles using two different neural network models, and fuses the classification results at document level. Experiments were carried out on the BB-event corpus of biomedical natural language processing for Bio NLP-ST 2016 shared tasks, and a good F1 value was obtained, which indicates that this method has good performance in extracting the relationship between microbial growth and environment.
【作者单位】： 大连理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572098,61572102,61562080) 国家重点研发计划项目(2016YFB1001103)~~
【分类号】：Q93;TP183

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 姚吟秋;;浅谈神经网络在生物工程中的应用[J];贵州农机化;2011年01期

2 潘卓华;汪云九;;神经网络中的竞争与协作[J];生物化学与生物物理进展;1984年05期

3 王书荣;信息、记忆和神经网络——神经科学进展之二[J];生物化学与生物物理进展;1990年06期

4 刘刚,梁明理;神经网络中伴随着搜索过程的联想[J];生物化学与生物物理进展;1991年04期

5 赵泳根;;神经网络专题书目[J];生命科学;1993年01期

6 樊树海,肖田元,楼佩煌,张林搚;含体液因子影响的神经网络仿真[J];系统仿真学报;2004年10期

7 邹凌云;王正志;黄教民;;基于位置特异性谱和输入加权神经网络的蛋白质亚细胞定位预测(英文)[J];遗传学报;2007年12期

8 潘峰,汪云九,姚国正,齐(?林;一个模拟视觉交变现象的神经网络[J];生物物理学报;1990年02期

9 史超,汪云九,姚国正;适应共振神经网络[J];生物化学与生物物理进展;1991年02期

10 乔平林,张继贤,卢秀山,高武俊,张运生;基于神经网络的区域生态环境分类方法研究[J];地理与地理信息科学;2004年02期

相关会议论文 前7条

1 邹凌云;王正志;;基于主成分分析-神经网络的非编码RNA预测[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）[C];2007年

2 王如彬;王梓印;;皮层神经网络的能量编码[A];第十四届全国非线性振动暨第十一届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集与会议议程[C];2013年

3 王如彬;张志康;沈恩华;;多个神经振子群网络的相变动力学编码[A];第八届全国动力学与控制学术会议论文集[C];2008年

4 谢锦丽;王直杰;;抑制性反馈对脉冲神经网络相关性放电影响研究[A];第一届全国神经动力学学术会议程序手册 & 论文摘要集[C];2012年

5 蒋兴宇;黄卓;;利用微纳米工具调控神经细胞和神经网络形貌及功能[A];中国化学会第29届学术年会摘要集——论坛十：首届青年化学家论坛[C];2014年

6 刘国松;;神经网络可塑性的调节机理与抗脑衰老的新途径[A];第十次中国生物物理学术大会论文摘要集[C];2006年

7 徐静媛;马春排;;基于灰色理论和神经网络的生物建模研究[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）[C];2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 申蛟隆;秀丽线虫感知神经网络的电路实现研究[D];长沙理工大学;2014年

2 张严焱;基底刚度对海马神经网络钙信号以及突触传递的影响[D];北京体育大学;2016年

3 汤达祺;基于BP神经网络的蛋白质结构并行分析[D];华南理工大学;2016年

4 范航恺;基于卷积神经网络的序列特异性预测研究[D];云南大学;2016年

5 王潜;基于注意机制的神经网络：利用认知反馈进行特征选择[D];清华大学;2015年

6 王彤;基于FPGA的Hopfield神经网络可配置硬件实现方法研究[D];东北师范大学;2016年

7 陈国军;基于脉冲深度信念网络的fMRI分类研究[D];西北师范大学;2016年

8 何伟;基于主成分分析和神经网络的蛋白质糖基化位点的预测[D];中南林业科技大学;2010年

9 孙保峰;基于神经网络的表面肌电信号分类方法研究[D];吉林大学;2013年

10 林丽玉;基于神经网络的蛋白质二级结构预测的研究[D];大连理工大学;2006年

，

本文编号：1844836