18、生物医学文本复杂三元组提取与基于维基百科的语义相似度评估

生物医学文本复杂三元组提取与基于维基百科的语义相似度评估

在自然语言处理领域，生物医学文本的三元组提取以及概念间语义相似度的评估是两个重要的研究方向。下面将分别介绍生物医学文本复杂三元组提取的新方法，以及基于维基百科和非线性拟合评估概念间语义相似度的方法。

生物医学文本复杂三元组提取

生物医学文本中的关系存在大量重叠，而现有的大多数三元组提取方法并未考虑这一问题。为解决该问题，提出了一种新的端到端三元组提取方法，该方法使用循环卷积神经网络（RCNN）来获取句子表示。
- 实验步骤 ：
1. 首先在公共通用领域数据集上测试该方法，达到了基线水平。
2. 然后在复杂生物医学文本上进行测试，用于提取存在实体重叠问题的三元组，结果优于基线。

实验结果表明，该方法在提取生物医学文本中的复杂三元组时是有效的。然而，该方法的F1分数仍然过低，无法满足医生使用的标准。要完全解决复杂生物医学文本三元组提取问题，仍有很长的路要走，未来将继续尝试改进该模型。

基于维基百科的语义相似度评估

语义相似度计算在许多研究领域都起着至关重要的作用，如信息检索和自然语言处理。基于维基百科的特征方法在测量对象之间的“相似度”方面取得了丰硕的成果，但由于维基百科是由全球志愿者创建和编辑的，这些方法的准确性或多或少受到维基百科知识的不完整性、无效性和不一致性的影响。

背景知识

维基百科是一个免费、多语言、规模最大、使用最广泛且最新的百科全书。英文版本包含超过500万篇文章，每篇文章提供了大量的文本信息和特征，如重定向、摘要、超链接、消歧页面和类别等。基于维基百科的特