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摘要：本发明涉及一种双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧方法。首先对生物医学语料进行处理，对包含歧义词汇的生物医学句子进行词性标注和语义类标注处理，得到处理好的训练数据和测试数据。然后，利用训练数据对网络进行优化，得到优化后的双通道循环胶囊神经网络。利用优化后的双通道循环胶囊神经网络对测试数据进行消歧，得到歧义词汇在每个语义类别下的概率分布序列，将具有最大概率的语义类别作为歧义词汇的语义类别。本发明对歧义词汇实现了很好的消歧，能够更准确地判断歧义词汇的真实含义。
主权项：1.双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧，该方法包含以下步骤：步骤1：对生物医学语料中的所有句子进行词性标注和语义类标注；步骤2：设置词窗大小和歧义词，把词窗从左向右移动，计算词窗移动过程中将出现歧义词的词窗内的其它词汇的词频总值，选取词频总值最高的词汇并将它们的词性和语义类作为消歧特征；步骤3：将处理好的生物医学语料按照7:3的比例划分为训练数据和测试数据，利用Bert模型对训练数据和测试数据进行向量化处理；步骤4：训练包括前向传播和反向传播两个过程，利用训练数据来优化双通道循环胶囊神经网络；步骤5：测试过程为前向传播过程，即语义分类过程，将测试数据输入到优化后的双通道循环胶囊神经网络中，计算歧义词汇在每个语义类别下的概率分布序列，将具有最大概率的语义类别作为歧义词汇的语义类别。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧
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