[发明专利]一种文献标注方法、装置、设备及计算机可读介质有效
| 申请号: | 201910129323.3 | 申请日: | 2019-02-21 | 
| 公开(公告)号: | CN109872775B | 公开(公告)日: | 2021-04-30 | 
| 发明(设计)人: | 佟凡;宋伟;刘圣;钱丹丹;赵化育;焦亚鑫;李金秋 | 申请(专利权)人: | 北京迈迪培尔信息技术有限公司 | 
| 主分类号: | G16B20/20 | 分类号: | G16B20/20;G16B25/10;G16B50/10;G16B40/00 | 
| 代理公司: | 北京智沃律师事务所 11620 | 代理人: | 李笑丹 | 
| 地址: | 100000 北京市门头沟*** | 国省代码: | 北京;11 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 文献 标注 方法 装置 设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种文献标注方法,其特征在于,包括:
接收用户提交的包含目标基因的基因检索请求;
在数据库中查找与所述目标基因匹配的基因、变异和疾病之间的关联关系及所述关联关系的来源文献信息;
对与所述来源文献信息对应的来源文献进行针对所述基因、所述变异和所述疾病的命名实体识别,并标注识别到的命名实体数据;
在至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句中,确定命名实体之间的关系类型,在所述来源文献中标注所述关系类型;
所述在至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句中,确定命名实体之间的关系类型,包括:
查找所述命名实体数据所在的关系类型共现语句;
在至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句中,查找位于预设关系类型指示词库中的关系类型指示词;
将所述关系类型指示词映射至所述数据库中,确定与所述关系类型指示词对应的关系类型。
2.根据权利要求1所述的文献标注方法,其特征在于,所述对与所述来源文献信息对应的来源文献进行针对基因、变异和疾病的命名实体识别,包括:
按照预设分词规则对所述来源文献中的各语句进行浅层分词和深层分词;
将所述来源文献中的各语句输入预设的深度神经网络中,计算每一个输入的语句中各词语属于不同预设实体类型的概率值,所述深度神经网络由双向长短期记忆模型网络层和全连接网络层组成;
结合传统机器学习维特比模型、条件随机场模型及状态转移算法,确定关于基因、变异和疾病的命名实体数据。
3.根据权利要求1所述的文献标注方法,其特征在于,所述方法还包括:
将与所述目标基因匹配的基因、变异和疾病之间的关联关系的来源文献信息更新为至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句。
4.一种文献标注装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收用户提交的包含目标基因的基因检索请求;
查找模块,用于在数据库中查找与所述目标基因匹配的基因、变异和疾病之间的关联关系及所述关联关系的来源文献信息;
识别模块,用于对与所述来源文献信息对应的来源文献进行针对基因、变异和疾病的命名实体识别,并标注识别到的命名实体数据;
确定模块,用于在至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句中,确定命名实体之间的关系类型,在所述来源文献中标注所述关系类型;
所述确定模块,包括:
第一查找单元,用于查找所述命名实体数据所在的关系类型共现语句;
第二查找单元,用于在至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句中,查找位于预设关系类型指示词库中的关系类型指示词;
第二确定单元,用于将所述关系类型指示词映射至所述数据库中,确定与所述关系类型指示词对应的关系类型。
5.根据权利要求4所述的文献标注装置,其特征在于,所述识别模块,包括:
分词单元,用于按照预设分词规则对所述来源文献中的各语句进行浅层分词和深层分词;
计算单元,用于将所述来源文献中的各语句输入预设的深度神经网络中,计算每一个输入的语句中各词语属于不同预设实体类型的概率值,所述深度神经网络由双向长短期记忆模型网络层和全连接网络层组成;
第一确定单元,用于结合传统机器学习维特比模型、条件随机场模型及状态转移算法,确定关于基因、变异和疾病的命名实体数据。
6.根据权利要求4所述的文献标注装置,其特征在于,所述装置还包括:更新模块;
所述更新模块,用于将与所述目标基因匹配的基因、变异和疾病之间的关联关系的来源文献信息更新为至少两个所述命名实体数据所在的关系类型共现语句。
7.一种文献标注设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至3任一项所述的方法的步骤。
8.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,其特征在于,所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1-3任一所述方法。
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