Biomedicinskt namngivet Entity Recognition (BNER), som extraherar viktiga enheter såsom gener och proteiner, är ett avgörande steg i behandling av naturligt språk inom det biomedicinska området. Olika metoder för maskininlärning har tillämpats på BNER-uppgifter och visat goda resultat. I detta dokument undersökte vi systematiskt tre olika typer av ordrepresentationsfunktioner (WR) för BNER, inklusive klusterbaserad representation, distributionsrepresentation och ordinslag. Vi valde en algoritm från var och en av de tre typerna av WR-funktioner och tillämpade dem på JNLPBA och BioCreAtIvE II BNER uppgifter. Våra resultat visade att alla tre WR algoritmer var till nytta för maskininlärning-baserade BNER-system. Dessutom kombinerade dessa olika typer av WR-funktioner ytterligare förbättrade BNER-prestanda, vilket tyder på att de kompletterar varandra. Genom att kombinera alla tre typer av WR-funktioner var förbättringarna i -måttet på BioCreAtIvE II GM och JNLPBA corpora 3,75 % respektive 1,39 % jämfört med systemen med baslinjefunktioner. Såvitt vi vet är detta den första studien som systematiskt utvärderar effekten av tre olika typer av WR-funktioner för BNER-uppgifter.
I REF undersöktes inverkan av tre olika typer av ordrepresentationer (WR) på klusterbaserad representation, distributionsrepresentation och inbäddning av ord.
Evaluating Word Representation Features in Biomedical Named Entity Recognition Tasks
{'venue': 'BioMed Research International', 'journal': 'BioMed Research International', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}