Biologiskt namngiven enhet erkännande, identifiering av biologiska termer i text, är avgörande för biomedicinsk information utvinning. Metoder för maskininlärning har i stor utsträckning tillämpats på detta område. Erkännandet av de nuvarande tillvägagångssätten skulle dock fortfarande kunna förbättras. Vår nya metod är att kombinera stödjande vektormaskiner (SVM) och villkorliga slumpmässiga fält (CRF) som kan komplettera och underlätta varandra. Under hybridprocessen använder vi SVM för att skilja biologiska termer från icke-biologiska termer, innan vi använder CRF:er för att bestämma vilka typer av biologiska termer, som till fullo utnyttjar SVM:s makt som en binärklassklassklassklassificering och CRF:s datamärkningskapacitet. Vi slår sedan samman resultaten från SVM och CRF. För att ta bort eventuella inkonsekvenser från sammanslagningen utvecklar vi en användbar algoritm och tillämpar två regler. För att säkerställa biologiska termer med en maximal längd, föreslår vi en maximal dubbelriktad klämma tillvägagångssätt som finner den längsta sikten. Vi lägger också till en positiv vinst till sällsynta händelser för att öka deras sannolikhet och undvika partiskhet. Vår strategi kommer också gradvis att utvidga sammanhanget så att mer kontextuell information kan inkluderas. Vi undersökte resultatet av fyra tillvägagångssätt med GENIA corpus och JNLPBA04 data. Kombinationen av SVM och CRF förbättrade prestandan. Den makroprecisions-, makroåterkallande och makro-F 1 i SVM-CRFs-hybridmetoden överträffade de konventionella SVM- och CRF-värdena. Efter tillämpning av de nya algoritmerna nådde makro-F1 91,67 % med GENIA corpus och 84,04 % med JNLPBA04-data.
Zhu och Shen REF använde både stödvektormaskiner (SVM) och CRF för bättre prestanda.
Combined SVM-CRFs for Biological Named Entity Recognition with Maximal Bidirectional Squeezing
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}