Vi presenterar en gemensam modell för biomedicinsk händelseextraktion och tillämpar den på fyra spår av BioNLP 2011 Shared Task. Vår modell sönderdelas i tre undermodeller som gäller (a) händelse triggers och utgående argument, (b) händelse triggers och inkommande argument och (c) protein-proteinbindningar. För effektiv avkodning använder vi dubbel nedbrytning. Våra resultat är mycket konkurrenskraftiga: Med minimal anpassning av vår modell kommer vi på andra plats för två av uppgifterna-rätt bakom en version av systemet som presenteras här som inkluderar förutsägelser av Stanford händelseextraktor som funktioner. Vi visar också att för infektionssjukdomar uppgiften med hjälp av data från Genia spåret är ett mycket effektivt sätt att förbättra noggrannheten.
REF utvecklar en gemensam modell med dubbel nedbrytning.
Robust Biomedical Event Extraction with Dual Decomposition and Minimal Domain Adaptation
{'venue': 'Proceedings of BioNLP Shared Task 2011 Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}