Sammanfattning av denna webbsida: Semantiska funktioner är mycket viktiga för system för maskininlärning baserade på läkemedelsnamnsigenkänning (DNR). De semantiska funktioner som används i de flesta DNR-system är baserade på läkemedelslexikon som är manuellt konstruerade av experter. Att bygga storskaliga läkemedelslexikon är en tidskrävande uppgift och att lägga till nya läkemedel till befintliga läkemedelslexikon omedelbart efter att de har utvecklats är också en utmaning. Under de senaste åren har ordinslag som innehåller rik latent semantisk information om ord i stor utsträckning använts för att förbättra utförandet av olika naturliga språkbearbetningsuppgifter. De har dock inte använts i DNR-system. Jämfört med de semantiska dragen som är baserade på narkotikaordböcker ligger fördelen med ordet inbäddning i att lära sig dem är oövervakad. I den här artikeln undersöker vi effekten av semantiska drag baserade på ordinläggningar på DNR och jämför dem med semantiska drag baserade på tre läkemedelslexikon. Vi föreslår ett villkorat slumpmässigt system (CRF) för DNR. Modellen skip-gram, en oövervakad algoritm, används för att framkalla ordinslag på omkring 17,3 GigaByte (GB) omärkta biomedicinska texter som samlats in från MEDLINE (National Library of Medicine, Bethesda, MD, USA). Systemet utvärderas på droginteraktionsextraktionen (DDIExtraktion) 2013 corpus. Experimentella resultat visar att ordinslag avsevärt förbättrar DNR-systemets prestanda och de är konkurrenskraftiga med semantiska egenskaper baserade på läkemedelslexikon. F-poängen förbättras med 2,92 procentenheter när ordet inbäddning läggs till i baslinjesystemet. Det är jämförande med förbättringar från semantiska funktioner baserat på information 2015, 6 849 läkemedelslexikon. Ordinslag kompletterar dessutom de semantiska dragen som grundar sig på läkemedelslexikon. När både ordinslag och semantiska funktioner baserade på läkemedelslexikon läggs till, uppnår systemet bästa prestanda med ett Fscore på 78,37 %, vilket överträffar det bästa systemet i DDIExtraktion 2013 utmaning med 6,87 procentenheter.
Ref fann ord inbäddningar att endast marginellt förbättra prestandan för en CRF-baserad metod med hjälp av omfattande ordböcker som funktioner.
Effects of Semantic Features on Machine Learning-Based Drug Name Recognition Systems: Word Embeddings vs. Manually Constructed Dictionaries
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}