简介:
本发明公开了一种基于深度学习的化学反应事件抽取方法和系统。本方法包括以下步骤:S1从pdf文献中截取与化学反应相关的文本图片,并利用OCR技术将其转换为文本文件;S2借助NLP工具包对其进行分句分词,获取标准化的数据;S3搭建神经网络模型识别与化学反应事件相关的实体;S4调整输入特征,利用网络模型对句子中的触发词进行抽取;S5引入图卷积网络,检测事件元素,建立触发词与相应反应实体间的关系,从而完成对一个化学反应事件的完整描述。本发明通过构建深度学习模型从化学文献中抽取涵盖化学反应的相关文本,将非结构化数据转换为结构化数据,丰富了化学反应数据库,推动了相关领域的任务进展。
本发明公开了一种基于深度学习的化学反应事件抽取方法和系统。本方法包括以下步骤:S1从pdf文献中截取与化学反应相关的文本图片,并利用OCR技术将其转换为文本文件;S2借助NLP工具包对其进行分句分词,获取标准化的数据;S3搭建神经网络模型识别与化学反应事件相关的实体;S4调整输入特征,利用网络模型对句子中的触发词进行抽取;S5引入图卷积网络,检测事件元素,建立触发词与相应反应实体间的关系,从而完成对一个化学反应事件的完整描述。本发明通过构建深度学习模型从化学文献中抽取涵盖化学反应的相关文本,将非结构化数据转换为结构化数据,丰富了化学反应数据库,推动了相关领域的任务进展。