Namngivna enhetsigenkänningssystem (NER) baseras ofta på maskininlärningsteknik för att minska den arbetsintensiva utvecklingen av handgjorda utvinningsregler och domänberoende ordböcker. Inte desto mindre behövs ofta tidskrävande funktionsteknik för att uppnå toppmoderna prestanda. I denna studie undersöker vi effekterna av sådana domänspecifika egenskaper på prestandan av att känna igen och klassificera omnämnanden av farmakologiska ämnen. Vi jämför prestandan hos ett system baserat på allmänna funktioner, som framgångsrikt har tillämpats på ett brett spektrum av NER-uppgifter, med ett system som dessutom använder funktioner som genereras från produktionen av ett befintligt kemiskt NER-verktyg och en samling domänspecifika resurser. Vi visar att godtagbara resultat kan uppnås med det tidigare systemet. Men våra experiment visar att användningen av domänspecifika funktioner överträffar detta allmänna synsätt. Vårt system rankas först i SemEval-2013 Uppgift 9.1: Erkännande och klassificering av farmakologiska ämnen.
Det näst bästa systemet föreslås av Rocktaschel et al. REF undersökte användningen av domänspecifika funktioner baserade på handgjorda regler och domänberoende ordböcker.
WBI-NER: The impact of domain-specific features on the performance of identifying and classifying mentions of drugs
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}