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基于逆序文本对齐的缩写词识别算法研究
被引量:
3
1
作者
彭静
景成龙
+4 位作者
吴亚东
童健康
王鹏
李东野
孙红敏
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2014年第5期592-595,604,共5页
针对生物术语的缩写词识别问题,提出了一种基于逆序文本对齐的搜索算法,它实现简单,不需要大量训练数据。该算法在对Medstract标准语料库测试中,准确率和召回率分别为91%和93%;在对包含128篇全文文本的大测试集SBQTL测试中,准确率和召...
针对生物术语的缩写词识别问题,提出了一种基于逆序文本对齐的搜索算法,它实现简单,不需要大量训练数据。该算法在对Medstract标准语料库测试中,准确率和召回率分别为91%和93%;在对包含128篇全文文本的大测试集SBQTL测试中,准确率和召回率分别为96%和84%。在详细分析实验结果后,提出了将文本预处理以及语法规则等自然语言处理技术融入搜索算法作为未来工作的方向。
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关键词
文本挖掘
文本对齐
缩写词识别
生物文献挖掘
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职称材料
一种基于动态规划的缩写词定义识别方法
2
作者
崔庆华
王志浩
雷一鸣
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第6期40-43,共4页
生物文献挖掘是数据挖掘中的热点问题,论文针对文献挖掘中的缩写词定义识别问题提出了一种新的基于动态规划的比对算法,弥补了已有算法只能识别缩写词中的所有字符都来自于定义中字符这种形式的不足.实验结果表明,该算法相对于已有的缩...
生物文献挖掘是数据挖掘中的热点问题,论文针对文献挖掘中的缩写词定义识别问题提出了一种新的基于动态规划的比对算法,弥补了已有算法只能识别缩写词中的所有字符都来自于定义中字符这种形式的不足.实验结果表明,该算法相对于已有的缩写词定义识别算法取得了较好的回收率和准确率.
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关键词
缩写
词
定义
识别
动态规划
生物文献挖掘
准确率
回收率
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职称材料
基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别
被引量:
2
3
作者
马瑞民
马民艳
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011年第1期39-42,共4页
生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务。机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势...
生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务。机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势,本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究。实验取得了良好的效果,F测度达到了70.52%,与其它相关系统比较,识别性能有了明显提高。
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关键词
生物医学命名实体
识别
特征提取
缩写词识别
条件随机域
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职称材料
题名
基于逆序文本对齐的缩写词识别算法研究
被引量:
3
1
作者
彭静
景成龙
吴亚东
童健康
王鹏
李东野
孙红敏
机构
东北农业大学电气与信息学院
出处
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2014年第5期592-595,604,共5页
基金
黑龙江省教育厅海外学人科研基金资助项目(1253HQ001)
东北农业大学博士科研启动基金资助项目(2012RCB54)
文摘
针对生物术语的缩写词识别问题,提出了一种基于逆序文本对齐的搜索算法,它实现简单,不需要大量训练数据。该算法在对Medstract标准语料库测试中,准确率和召回率分别为91%和93%;在对包含128篇全文文本的大测试集SBQTL测试中,准确率和召回率分别为96%和84%。在详细分析实验结果后,提出了将文本预处理以及语法规则等自然语言处理技术融入搜索算法作为未来工作的方向。
关键词
文本挖掘
文本对齐
缩写词识别
生物文献挖掘
Keywords
text mining
text alignment
abbreviation recognition
biomedical literatures mining
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种基于动态规划的缩写词定义识别方法
2
作者
崔庆华
王志浩
雷一鸣
机构
安徽城市管理职业学院
中国科学技术大学计算机系
出处
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第6期40-43,共4页
文摘
生物文献挖掘是数据挖掘中的热点问题,论文针对文献挖掘中的缩写词定义识别问题提出了一种新的基于动态规划的比对算法,弥补了已有算法只能识别缩写词中的所有字符都来自于定义中字符这种形式的不足.实验结果表明,该算法相对于已有的缩写词定义识别算法取得了较好的回收率和准确率.
关键词
缩写
词
定义
识别
动态规划
生物文献挖掘
准确率
回收率
Keywords
abbreviation-definition recognition
dynamic programming
biological text mining
precision
recall
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别
被引量:
2
3
作者
马瑞民
马民艳
机构
东北石油大学数据库理论与技术科研室
出处
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011年第1期39-42,共4页
文摘
生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务。机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势,本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究。实验取得了良好的效果,F测度达到了70.52%,与其它相关系统比较,识别性能有了明显提高。
关键词
生物医学命名实体
识别
特征提取
缩写词识别
条件随机域
Keywords
Bio-entity recognition
feature extraction
abbreviations recognition
conditional random fields
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于逆序文本对齐的缩写词识别算法研究
彭静
景成龙
吴亚东
童健康
王鹏
李东野
孙红敏
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2014
3
下载PDF
职称材料
2
一种基于动态规划的缩写词定义识别方法
崔庆华
王志浩
雷一鸣
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
3
基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别
马瑞民
马民艳
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
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