基于加权投票K-近邻法的生物医学缩略语消歧

• 作者: 于中华 胡俊锋 陈源 陈蓉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 生物医学信息抽取 缩略语消歧 加权投票K-近邻法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2008.02.003

摘要

生物医学文献信息抽取对充分挖掘利用生物医学领域取得的重要成果,促进生物医学的进一步发展具有重要意义.本文针对生物医学缩略语的分析理解问题,提出了基于加权投票K-近邻法的生物医学缩略语消歧算法.该算法基于"One Sense Per Discourse"假设自动生成带类标实例数据,消歧特征选用能表达文本主题的全局特征词,分类算法采用加权投票K-近邻法.在包含177 762篇Medline摘要的真实语料上进行的实验表明,本文所提出的算法明显优于相关工作中的算法.此外,实验还表明,对于缩略语消歧,加权投票K-近邻法与经典K-近邻法相比,不但具有高的预测准确率,而且性能更加稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
2	陈蓉	四川大学计算机学院	23	208	8.0	14.0
3	胡俊锋	四川大学计算机学院	4	16	2.0	4.0
4	陈源	四川大学计算机学院	7	14	2.0	3.0