基于实体词典与机器学习的基因命名实体识别
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国家科技支撑计划项目(项目编号:2011BAH10B05)。


Gene Named Entity Recognition Based on Entity Dictionary and Machine Learning
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    摘要:

    将实体词典以特征的形式引入到机器学习模型中,提出一种基于实体词典与机器学习的基因命名实体识别方法,在GENIA 3.02语料上进行实验。测试结果表明引入实体词典特征后,在获得较高实体识别准确率的同时,优化CRFs识别模型的时间复杂度,提高系统识别效率。

    Abstract:

    By introducing the entity dictionary into the model of machine learning in the form of characteristics,this article proposes a method of gene-named entity recognition based on entity dictionary and machine learning and experiments on corpus GENIT 3.02.As indicated by the test results,after the characteristics of the entity dictionary are introduced,while a higher accuracy rate of entity recognition is obtained,the time complexity of CRFs recognition model is optimized and the system's recognition efficiency is enhanced.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

夏光辉,李军莲,阮学平.基于实体词典与机器学习的基因命名实体识别[J].医学信息学杂志,2015,36(12):54-60

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  • 收稿日期:2015-11-13
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  • 在线发布日期: 2016-01-28
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