Detta dokument beskriver en maskininlärning baserad metod som använder ord inbäddning funktioner för att känna igen läkemedelsnamn från biomedicinska texter. Som utgångspunkt utvecklade vi ett baslinjesystem baserat på Conditional Random Field (CRF) utbildat med standardfunktioner som används i nuvarande namngivna Entity Recognition (NER) system. Sedan utökades systemet till att omfatta nya funktioner, såsom ordvektorer och ordkluster som genereras av Word2Vec-verktyget och en lexikonfunktion från DINTO ontologin. Vi tränade Word2vek-verktyget över två olika corpus: Wikipedia och MedLine. Vårt huvudsakliga mål är att studera effektiviteten av att använda ordinslag som funktioner för att förbättra prestandan på vårt baslinjesystem, samt att analysera om DINTO ontology kan vara en värdefull kompletterande datakälla integrerad i ett maskininlärning NER-system. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt och jämföra det med tidigare arbete genomförde vi en rad experiment på datasetet i SemEval 2013 Task 9.1 Drognamnsigenkänning.
REF genererade ordinbäddningar med ord 2vek och en kombinerad Wikipedia och MedLine corpus.
Exploring Word Embedding for Drug Name Recognition
{'venue': 'Louhi@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}