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论文类型：期刊论文

发表时间：2016-02-15

发表刊物：小型微型计算机系统

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD

卷号：37

期号：2

页面范围：302-307

ISSN号：1000-1220

关键字：半监督;词表示;聚类;实体识别

摘要：生物医学命名实体识别是生物医学信息抽取的前提.目前实体识别大多采用机器学习的方法,依靠人工根据领域知识和经验制定特征,需要反复实验进行相应的特征选择,并且这些特征很少使用深层次的语义信息.为了探究语义信息对命名实体识别的影响,本文尝试在大规模未标注数据上进行训练,自动获得语义信息,得到三种词表示方法:词向量、基于词向量的聚类和布朗聚类.将其作为CRF和SVM的特征进行半监督学习,并在相同条件下进行对比实验.实验结果表明,词表示方法能有效地学习到潜在的语义信息,从而提高现有基于机器学习系统的性能.在未利用词典等任何外部资源的情况下,公共评测语料BioCreative Ⅱ GM上的实验结果为:精确率、召回率、F值分别达到91.24％、85.80％、88.44％.