Sammanfattning -På grund av integriteten och kostnaderna för att skapa en kommenterad corpus, den befintliga lilla kommenterade corpora kanske inte har tillräckligt många exempel för att statistiskt lära sig att extrahera alla namngivna enheter exakt. I detta arbete utvärderar vi vilket värde som kan ligga i automatiskt genererade funktioner baserade på distributionssemantik när man använder maskininlärning som heter enhetsigenkänning (NER). De funktioner vi genererade och experimenterade med inkluderar n-nearest ord, stöd vektor maskin (SVM)-regioner, och termen kluster, som alla anses semantiska (eller distributions semantiska) funktioner. Tillägget av n-nearest ord funktion resulterade i en större ökning av F-score än att lägga till en manuellt konstruerad lexikon till ett baslinjesystem som extraherar medicinska begrepp från kliniska anteckningar. Även om behovet av relativt små kommenterade corpora för omskolning inte förbises, lexicons empiriskt härrör från oannoterad text kan inte bara komplettera manuellt skapade lexicons, men ersätta dem. Detta fenomen observeras i extrahera begrepp både från biomedicinsk litteratur och kliniska anteckningar. En av de mest tidskrävande uppgifterna för en forskare eller utövare inom Natural Language Processing (NLP) som försöker anpassa ett maskininlärningsbaserat NER-system till en annan domän är skapandet, sammanställningen och anpassningen av de nödvändiga lexikonen. Lexiska resurser, såsom lexikon i konceptklasser, anses nödvändiga för att förbättra NER:s prestanda. Det är typiskt för medicinska informatik forskare att införa modulära system som inte kan generaliseras (Stanfill et al. 2010)................................................................. Eftersom arbetet med att bygga eller anpassa de lexiska resurser som behövs för dessa mycket specifika system är personalintensivt är automatisk produktion ett önskvärt alternativ. Det kan vara möjligt att empiriskt skapade lexiska resurser kan införliva domänkunskap i en maskininlärning NER motor och öka dess noggrannhet.
REF använde olika medicinska resurser i sitt NER-system och visade en ökning av extraktionsförmågan hos medicinska koncept.
Evaluating the Use of Empirically Constructed Lexical Resources for Named Entity Recognition
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}