基于CRFs的多策略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文本挖掘的基本任务。机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法，选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键，鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势，本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究。实验取得了良好的效果，F测度达到了70．52％，与其它相关系统比较，识别性能有了明显提高。http://www.cqvip.com//QK/91539A/201101/36408269.html

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关键词：生物医学 RFS 机器学习算法 cqvip 机器学习 生物医学命名实体识别 特征提取 缩写词识别 条件随机域