I den här artikeln undersöker vi hur man kan anpassa en allmän dold Markov Modell-baserad namngiven enhet igenkännare effektivt till biomedicinsk domän. Vi integrerar olika funktioner, inklusive enkla deterministiska funktioner, morfologiska funktioner, POS-funktioner och semantiska utlösande funktioner, för att fånga olika bevis särskilt för biomedicinska namngivna enhet och utvärdera deras bidrag. Vi presenterar också en enkel algoritm för att lösa förkortningsproblemet och en regelbaserad metod för att hantera de kaskadfenomen inom biomedicinsk domän. Våra experiment på GENIA V3.0 och GENIA V1.1 uppnår 66.1 respektive 62.5 F-mått, vilket överträffar de tidigare bäst publicerade resultaten med 8.1 F-mått vid användning av samma utbildnings- och testdata.
REF har undersökt de effektiva egenskaperna hos en Hidden Markov modellbaserad NE-igenkänning för den biomedicinska domänen.
Effective Adaptation Of Hidden Markov Model-Based Named Entity Recognizer For Biomedical Domain
{'venue': 'Workshop On Natural Language Processing In Biomedicine', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}