Abstract-Exploiting omärkta textdata med en relativt liten märkt corpus har varit ett aktivt och utmanande forskningsämne inom textutvinning, på grund av den senaste tidens ökning av mängden biomedicinsk litteratur. Biomedicinskt namngivet-entitetsigenkänning är en viktig förutsättning för att effektiv textutvinning av biomedicinsk litteratur ska kunna påbörjas. I detta dokument föreslås en Active Co-Training (ACT) algoritm för biomedicinsk namngiven-enhetsigenkänning. ACT är en halvövervakad inlärningsmetod där två klassificeringar baserade på två olika funktioner iterativt lär sig av informativa exempel som har frågats ut från omärkta data. Vi utformar ett nytt klassificeringsproblem för att mäta hur informativt ett exempel är i omärkta data. I detta klassificeringsproblem klassificeras exemplen utifrån en gemensam bild av en funktion som ska vara informativ/icke-informationsgivande för båda klassificeringarna. För att bilda utbildningsuppgifterna för klassificeringsproblemet använder vi en fråge-för-kommitté-metod. I ACT anses därför båda klassificeringarna vara en kommitté, som används på de märkta uppgifterna för att ge upplysningsmärkningen till varje exempel. ACT-metoden överträffar den traditionella co-training-algoritmen i termer av fmeasure samt antalet utbildningar som utförs för att bygga en bra klassifikationsmodell. Den föreslagna metoden tenderar att effektivt utnyttja en stor mängd omärkta data genom att välja ett litet antal exempel som inte bara har användbar information utan också ett omfattande mönster.
Tsendsuren m.fl. REF presenterar en Active Co-Training (ACT) algoritm för biomedicinsk namngiven enhetsigenkänning.
An Active Co-Training Algorithm for Biomedical Named-Entity Recognition
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}