基于词表示方法的生物医学命名实体识别

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摘要：生物医学命名实体识别是生物医学信息抽取的前提.目前实体识别大多采用机器学习的方法,依靠人工根据领域知识和经验制定特征,需要反复实验进行相应的特征选择,并且这些特征很少使用深层次的语义信息.为了探究语义信息对命名实体识别的影响,本文尝试在大规模未标注数据上进行训练,自动获得语义信息,得到三种词表示方法：词向量、基于词向量的聚类和布朗聚类.将其作为CRF和SVM的特征进行半监督学习,并在相同条件下进行对比实验.实验结果表明,词表示方法能有效地学习到潜在的语义信息,从而提高现有基于机器学习系统的性能.在未利用词典等任何外部资源的情况下,公共评测语料Bio Creative II GM上的实验结果为：精确率、召回率、F值分别达到91.24%、85.80%、88.44%.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95659X/201602/667779792.html

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关键词：生物医学 Creative 学习的方法 creat cqvip 半监督 词表示 聚类 实体识别