1、生物醫(yī)學文獻是展示和傳播生物醫(yī)學知識的有效途徑，如何從爆炸性增長的文獻數(shù)據(jù)中快速準確且自動地定位人們所需要的信息，成為了各領域精英重點關注的問題之一。而生物醫(yī)學信息抽取技術的主要目的就是從非結構化的生物學和醫(yī)學文本數(shù)據(jù)中自動解鎖結構化語義信息。其中，生物醫(yī)學事件抽取旨在檢測細粒度的實體之間的多元語義關系，并將事件的詳細信息以結構化形式展示給人們。本文以生物醫(yī)學事件抽取作為研究的關鍵問題，將其分為兩個子問題進行研究：觸發(fā)詞識別和元素檢測。

2、
　　傳統(tǒng)的生物醫(yī)學事件觸發(fā)詞識別方法基于人工設計特征、構建特征向量，所利用的信息有限。因此，為了避免人工設計特征的復雜性，提升系統(tǒng)的泛化能力，本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡自動從單詞的語義空間中學習候選實例的特征表示，提出兩種觸發(fā)詞識別方法。提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的觸發(fā)詞分類方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對局部特征的學習能力來識別觸發(fā)詞；提出基于雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和條件隨機場的觸發(fā)詞標記方法，利用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡對上下文信息的有效融合與學習，并充

3、分發(fā)揮條件隨機場考慮全局信息的優(yōu)點，實現(xiàn)事件觸發(fā)詞的標記。
　　使用雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和 Attention機制相結合的方法進行生物醫(yī)學事件元素檢測，抽取上下文特征、距離特征和候選對屬性特征，并從構建的語義空間映射詞向量獲取語義特征，使用雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡對候選對實例特征之間的時序信息進行建模與學習。同時，進一步引入Attention機制來關注候選對實例中的重要特征，賦予它們更大的注意力概率，并根據(jù)所學習到的權重值對模型輸