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面向生物医学领域的句子级事件抽取研究的开题报告
摘要：
本文介绍了针对生物医学领域中关键事件的句子级抽取研究。该研究旨在通过架构一个精确的方式，从一定的文本中自动提取和理解事件信息，为信息检索、文献编制和实体关系抽取等应用提供基础研究。本文分析了现有的事件抽取技术，并探讨了生物医学领域中不同类型的事件和相关的挑战。接下来，我们提出了一种双重神经网络结构，以解决句子级事件抽取中的匹配和分类问题。该模型首先利用句子级自注意力机制生成特征向量，然后输入到另一个全连接神经网络以预测事件类型和相关的参与方。在基于医药论文的BioNLP13和BioNLP15数据集上的实验表明了该方法的有效性和效率。
1.研究背景
在生物医学领域，研究事件是探索生物过程和治疗方法的重要手段。例如，事件包括生物分子相互作用、蛋白质折叠、化学反应、诊断和治疗过程等等。一个关键的问题是如何从文本中准确描述和理解这些事件。事件抽取技术通过自动分析大量文本数据来发现其中的事件，有望为生物医学研究者提供重要的指导。同时，事件抽取技术被广泛应用于文献编制、信息检索和实体关系抽取等任务。
尽管近年来已经做出了许多进展，但是针对生物医学领域中的事件抽取仍然存在许多挑战。这些挑战包括：
1)大量的领域术语和复杂语言结构导致了信息提取的困难。
2)医学文本描述的事件类型多样且主要是句子内部的关系，而非句子间关系。
3)事件通常涉及多种实体和关系，因此需要考虑实体识别和关系抽取的问题。
2.文献综述
目前，已经存在许多关于句子级事件抽取的研究。其中一些方法是基于规则和模板的方法，如Grounder、BioNLP-IAT、PathText等。这些方法依赖于领域专家手工构建规则和模板，因此在构建方法时需要耗费大量的时间和精力。此外，这些方法不可避免地存在一定的局限性，因为它们难以处理更复杂和多样的句子结构。
另一类方法则基于机器学习技术，如支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）和深度学习方法等。这些方法可以通过学习领域中的先验知识和数据，精确地自动提取和理解事件信息。例如，Chen等人提出了一种基于双向LSTM的模型用于句子级事件抽取，该模型通过对神经网络中的上下文进行建模，可以更好地捕获句子中事件的上下文信息。此外，一些工作结合了CRF和RNN方法，如Lample等人提出的BiLSTM-CRF方法，具有良好的句子级事件抽取效果。
3.研究内容
本文的研究重点是在生物医学领域中，通过双重神经网络模型提出一种新的方法来抽取句子级事件。该模型包括一个自我关注网络和一个全连接网络。自我关注网络可以有效地捕捉句子中的关键信息和语义关系，得到一个固定长度的向量表示。全连接网络则用于分类和识别关键参与方。
首先，我们对文本进行了预处理，将文本拆分成单个句子并标注事件类型和参与方关系。我们的模型接受预处理后的数据，从每个句子中提取事件和参与方的显式信息，形成文本特征向量。这里的特征向量包括既考虑事件信息又考虑参与方信息的特征向量，这种方法可以让算法更好地考虑实体和事件之间的关系。
接下来，我们将句子级自我关注模型引入到我们的模型中，该模型可以捕获句子中不同部分之间的语义关系。我们将自我关注模型生成的向量作为输入，传递到另一个全连接神经网络中进行分类。在这里，我们使用分类和识别技术来预测句子中事件类型和相关的参与方。
通过在BioNLP13和BioNLP15的数据集上的实验，我们成功地证明了我们的方法比其他经典模型更有效和更有效地解决生物医学文本中的句子级事件抽取任务。
4.研究意义
本文通过提出一种新的双重神经网络模型来抽取生物医学领域中的句子级事件，为生物医学研究者和信息检索人员提供了一个更精确的方式。我们提出的模型考虑到文本中的实体和事件之间的关系，为深入理解文本中的事件和实体关系开辟了一个新的研究方向。此外，我们提出的算法有望为生物医学领域的其他任务和问题，如实体关系抽取和关键词提取等提供基础性支持。
5.研究展望
在未来，我们将进一步扩展该模型，以实现更全面的生物医学事件抽取任务。例如，我们计划添加实体识别和关系抽取部分，以替代先前需要手工标注事件类型和参与方关系的方式。此外，我们还将探索如何通过多任务学习的方式使我们的模型更具有适应性和鲁棒性。我们相信我们的研究将为生物医学研究和信息检索领域的进一步发展做出重要贡献。