HyperAIHyperAI
منذ 16 أيام

المشاركة في BOUN-ISIK: نهج غير مراقب لتوحيد الكيانات الاسمية واستخراج العلاقات في موائل البكتيريا

{Arzucan {\O}zg{\u}r, {\O}mer Faruk Tuna, {\.I}lknur Karadeniz}
المشاركة في BOUN-ISIK: نهج غير مراقب لتوحيد الكيانات الاسمية واستخراج العلاقات في موائل البكتيريا
الملخص

تُقدّم هذه الورقة مشاركتنا في مهمة "مُتَنَوِّع البكتيريا" ضمن مُشاركة بيوإنب إل 2019. تشمل مشاركتنا نظامين لحل المهمتين الفرعيتين المتمثلتين في مهمة مُتَنَوِّع البكتيريا: توحيد الكيانات (BB-norm) وتحديد العلاقات بين الكيانات في نص طبي بيولوجي (BB-rel). وبالنسبة لتوحيد الكيانات، استخدمنا تمثيلات الكلمات (word embeddings) وتحسين الترتيب النحوي (syntactic re-ranking). أما في مهمة استخراج العلاقات، فقد استخدمنا قواعد مُحددة مسبقًا. وعلى الرغم من أن كلا النهجين يُعدّان غير مُراقبين، بمعنى أنهما لا يتطلبان بيانات مُعلَّمة، إلا أنهما حققا نتائج واعدة. وبخاصة في مهمة BB-norm، أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة تُنافس الطرق القائمة على التعلم العميق التي تتطلب بيانات مُعلَّمة.

المشاركة في BOUN-ISIK: نهج غير مراقب لتوحيد الكيانات الاسمية واستخراج العلاقات في موائل البكتيريا | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI