HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

طريقة مجمّعة لشبكة التعلم التلقائي ذات التباين (CNN) لتوحيد الكيانات الحيوية

Liang Xu Mengyao Huang Haipeng Chen Pan Deng Xiaowen Ruan

الملخص

يمكن رؤية تمثيلات مختلفة للمفهوم نفسه في التقارير والمنشورات العلمية بشكل متكرر. وتكمن مهمة توحيد الكيانات (أو ربط الكيانات) في مطابقة هذه التمثيلات المختلفة مع المفاهيم القياسية المقابلة لها. في هذه الورقة، نقدم منهجًا ثنائي الخطوات يعتمد على الشبكة العصبية التلافيفية المجمعة (CNN) لتوحيد الكيانات المرتبطة بالبيولوجيا الدقيقة في النصوص الحرة إلى مفاهيم موجودة في قوائم مرجعية قياسية. ويتميز هذا المنهج بقدرته على ربط الكيانات حتى عند توفر كمية صغيرة من البيانات المتعلقة بالبيولوجيا الدقيقة في المجموعة التدريبية، وقد حقق أداءً معقولًا في اختبار الإنترنت الخاص بمسابقة BioNLP-OST19 المشتركة، في مهمة "محل إقامة البكتيريا" (Bacteria Biotope).


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp