Trots en ökande mängd forskning om biomedicinsk namngiven enhet erkännande, har det inte gjorts tillräckligt arbete med sjukdom nämner erkännande. Svårigheter att få fram tillräcklig korpora är en av de viktigaste orsakerna till detta. Tidigare studier hävdar att korrekt identifiering av sjukdom nämner är den viktigaste frågan för ytterligare förbättring av sjukdom-centrerad kunskap utvinning uppgifter. I detta dokument presenterar vi en maskininlärning baserad strategi som använder en funktion som är skräddarsydd för sjukdom nämner erkännande och överträffar de senaste resultaten. I artikeln diskuteras också varför en funktionsuppsättning för den väl studerade gen / protein nämna erkännande uppgift är inte nödvändigtvis lika effektivt för andra biomedicinska semantiska typer såsom sjukdomar.
Till exempel, REF presentera en villkorlig slumpmässig fält (CRF) klassificerare med hjälp av en funktion som är anpassad för DER, uppnå bästa prestanda metoder på Arizona Disease Corpus.
Disease Mention Recognition with Specific Features
{'venue': 'Proceedings of the 2010 Workshop on Biomedical Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}