I detta dokument presenterar vi ett namngivet system för enhetsigenkänning inom det biomedicinska området. För att kunna hantera de speciella fenomenen inom det biomedicinska området föreslås och integreras olika bevisfunktioner genom en dold Markov-modell (HMM). Dessutom föreslås en Support Vector Machine (SVM) plus sigmoid för att lösa problemet med data gleshet i vårt system. Förutom de allmänt använda lexical-level funktioner, såsom ordformation mönster, morfologiskt mönster, out-domän POS och semantic trigger, vi också utforska namn alias fenomen, kaskad enhet namn fenomen, användning av både en sluten ordbok från utbildningen corpus och en öppen ordbok från databastermlistan SwissProt och alias lista LocusLink, förkortningen upplösning och indomain POS med hjälp av GENIA corpus.
Det bästa systemet REF använder "djup kunskap", såsom namn alias upplösning, kaskad enhet namnupplösning, förkortning upplösning, och i-domän POS.
Exploring Deep Knowledge Resources In Biomedical Name Recognition
{'venue': 'International Joint Workshop On Natural Language Processing In Biomedicine And Its Applications NLPBA BioNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}