基于句法和语义特征的疾病名称识别

• 作者: 何云琪 刘苏文 周国栋 钱龙华
• 来源期刊: 中国科学（信息科学）
• 关键词: 疾病名称识别 条件随机场 句法特征 语义特征
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 社会媒体计算与自然语言处理专刊
• 页码范围: 1546-1557
• 页数: 12页
• 语种: 中文

摘要

生物医学实体识别(如基因/蛋白质、化学物和疾病等)是生物医学文本挖掘的基础,它对生物医学实体关系的抽取和生物医学知识库的建立等方面都有着重要的研究意义.针对目前的疾病名称识别中存在的问题,本文提出了一系列新的句法特征和语义特征来提高疾病名称识别的性能,其中句法特征包括组块和依存信息,语义特征包括疾病名称的缩写信息、字典信息和疾病概念之间的上下位关系等.在NCBI疾病语料库上的实验表明,结合一系列句法和语义特征的CRF模型可以显著提高疾病实体识别的性能,取得了目前该语料库上的最高F1值85.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱龙华	苏州大学计算机科学与技术学院	45	312	9.0	16.0
2	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
3	何云琪	苏州大学计算机科学与技术学院	5	5	2.0	2.0
4	刘苏文	苏州大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0