I denna artikel, ett end-to-end-system föreslogs för utmaningen uppgift sjukdom namngiven enhet igenkänning (DNER) och kemisk-inducerad sjukdom (CID) relation extraktion i BioCreative V, där DNER inkluderar sjukdom nämner igenkänning (DMR) och normalisering (DN). Utvärdering av utmaningen corpus visade att vårt system uppnådde den högsta F1-poäng 86,93% på DMR, 84,11% på DN, 43,04% på CID-förhållande extraktion, respektive. F1-poängen på DMR är högre än vår tidigare rapporterad av utmanarna (86,76 %), den högsta F1-poäng av utmaningen.
Haodi Li m.fl. REF utformade ett system från end-to-end som används för extraktion av kemiska sjukdomar.
HITSZ_CDR: an end-to-end chemical and disease relation extraction system for BioCreative V
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}