生物医学文本中命名实体识别的智能化方法

• 作者: 于浩 刘延力 王浩畅 赵铁军
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 特征选择 支持向量机 条件随机域
• 年，卷（期）: 2006,（z2）
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4959字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2006.z2.012

摘要

介绍了使用机器学习方法进行生物医学文本命名实体识别的技术,包括Generalized Winnow算法、支持向量机方法和条件随机域模型.根据学习算法的特点,识别过程中使用了丰富的特征集,包括局部特征、全文特征及外部资源特征.各种类型特征的优化组合、识别结果的后处理,包括缩写词识别、嵌套词识别及边界校正等都提升了命名实体识别系统的性能.实验结果表明,通过上述策略的应用,系统取得了很好的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机与技术学院	123	1278	19.0	32.0
2	王浩畅	哈尔滨工业大学计算机与技术学院	7	148	5.0	7.0
3	于浩	哈尔滨工业大学计算机与技术学院	22	480	10.0	21.0