Bakgrund: De flesta toppmoderna biomedicinska enhet normaliseringssystem, såsom regelbaserade system, förlitar sig bara på morfologisk information om entitet nämner, men tar sällan hänsyn till deras semantiska information. I detta dokument introducerar vi en ny konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur som betraktar biomedicinsk enhet normalisering som ett rankningsproblem och drar nytta av semantisk information av biomedicinska enheter. Resultat: Den CNN-baserade rankningsmetoden genererar först kandidater med hjälp av handgjorda regler, och sedan rankar kandidaterna efter deras semantiska information modellerad av CNN samt deras morfologiska information. Experiment på två referensdatauppsättningar för biomedicinsk normalisering visar att vår föreslagna CNN-baserade rankningsmetod överträffar traditionell regelbaserad metod med toppmodern prestanda. Vi föreslår en CNN-arkitektur som ser biomedicinsk normalisering som ett rankningsproblem. Jämförelseresultat visar att semantisk information är till nytta för biomedicinsk normalisering och kan väl kombineras med morfologisk information i vår CNN-arkitektur för ytterligare förbättring.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur att utnyttja semantisk och morfologisk information, som hanterar den biomedicinska enheten normalisering uppgift som ett rankningsproblem.
CNN-based ranking for biomedical entity normalization
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}