深度学习与传统机器学习在生物医学文献知识提取中的融合

在本文中，我们介绍了参与2019年BioNLP-OST会议“细菌生境（Bacteria Biotope, BB）”任务的工作。我们的系统采用微调的语言表示模型，并结合基于词嵌入（word embedding）与词汇特征的机器学习方法，用于实体识别、实体归一化及关系抽取。该系统取得了当前最优的性能，在全部六个子任务中的五个中位列前两名。