基于BERT-DPCNN-BiLSTM的生物医学词义消歧制造技术

本发明专利技术涉及一种基于BERT‑DPCNN‑LSTM的生物医学词义消歧方法。现有的生物医学文本中存在着词义模糊问题，给信息提取和文本理解带来了很大的困难。为了解决这一问题，本发明专利技术提出了一种结合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、DPCNN(Deep Pyramid Convolutional Neural Network)和BiLSTM(Bidirectional Long Short‑Term Memory)的词义消歧模型，旨在对生物医学文本中的词义进行准确消歧。本发明专利技术首先利用BERT模型将生物医学文本转换为高维词向量，以捕捉词语的语义信息。然后，通过DPCNN模型，对文本进行卷积操作，在DPCNN中引入了Highway Network作为非线性激活层来解决梯度消失问题。接着，利用BiLSTM模型对特征进行时序建模，以捕捉文本序列中的上下文信息。同时，引入多头注意力机制，增强特征提取过程中的语义关联。最后，通过全连接层对提取的特征进行分类，得到生物医学歧义词属于不同类别的概率分布。本发明专利技术的优点在于能够有效地消除生物医学文本中的词汇歧义，在生物医学词义消歧领域取得了显著的性能提升。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及一种基于bert-dpcnn-bilstm的生物医学词义消歧方法，该方法在生物医学信息处理领域中有着很好的应用。

技术介绍

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技术介绍
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1、词义消歧(word sense disambiguation，简称wsd)是自然语言处理领域中的一项重要任务，旨在确定一个多义词在特定上下文中的准确含义。在自然语言中，很多词汇具有多个含义，具体的含义通常依赖于上下文环境。词义消歧的目标是根据上下文信息选择正确的词义，以便于更好地理解和解释文本的含义。

2、在生物医学领域，词义消歧是一项重要的任务。由于生物医学文献中常常存在着词汇丰富、多义性强的特点，词义消歧的准确性对于理解和解释生物医学文献的含义至关重要。传统的词义消歧方法主要基于词典、语法规则和语境统计等方式，但这些方法往往受限于词汇量和消歧规则的局限性，无法处理大规模和复杂的生物医学文本。随着深度学习技术的快速发展，特别是预训练模型的兴起，基于神经网络的词义消歧方法在生物医学领域得到了广泛应用。其中，bert(bidirectional encoder represen本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于BERT-DPCNN-BiLSTM的生物医学词义消歧方法，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于BERT-DPCNN-BiLSTM的生物医学词义消歧方法，其特征在于，所述步骤1中，以生物医学语料、语言学资源和语言处理工具为基础，对语料进行处理，提取消歧特征，具体步骤为：

3.根据权利要求1所述的基于BERT-DPCNN-BiLSTM的生物医学词义消歧方法，其特征在于，所述步骤2中，选取一小部分处理好的语料作为测试语料，其余的作为训练语料，利用步骤1从训练语料和测试语料的句子中提取消歧特征，利用BERT模型对提取的消歧特征进行向量化处理，转换为词...

【技术特征摘要】

1.基于bert-dpcnn-bilstm的生物医学词义消歧方法，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于bert-dpcnn-bilstm的生物医学词义消歧方法，其特征在于，所述步骤1中，以生物医学语料、语言学资源和语言处理工具为基础，对语料进行处理，提取消歧特征，具体步骤为：

3.根据权利要求1所述的基于bert-dpcnn-bilstm的生物医学词义消歧方法，其特征在于，所述步骤2中，选取一小部分处理好的语料作为测试语料，其余的作为训练语料，利用步骤1从训练语料和测试语料的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春祥，高硕，高雪瑶，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：