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疾病命名短语识别的最大熵方法
1
作者
蔡晓白
樊孝忠
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期517-520,共4页
提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%...
提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.
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关键词
最大熵模型
特征选择
本体
疾病命名短语识别
下载PDF
职称材料
题名
疾病命名短语识别的最大熵方法
1
作者
蔡晓白
樊孝忠
机构
北京理工大学计算机科学技术学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期517-520,共4页
基金
教育部博士学科点专项科研基金资助课题(20050007023)
文摘
提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.
关键词
最大熵模型
特征选择
本体
疾病命名短语识别
Keywords
maximum entropy model
feature selection
ontology
disease named phrase recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
疾病命名短语识别的最大熵方法
蔡晓白
樊孝忠
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
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