位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于深层句法分析的生物事件触发词抽取
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61272373,61070098);辽宁省自然科学基金资助项目(201202031)
中文摘要:

传统利用语义和句法信息进行生物事件抽取的方法,在触发词抽取阶段句法信息运用形式单一笼统,不能有效发挥作用。为此,提出一种基于深层句法分析的触发词抽取方法。该方法采用间接的句法信息模式,利用深层句法信息独立地进行边检测,将边检测结果融合于触发词抽取中,使深层句法信息得到更有效的利用。在BioNLP2009与2011共享任务语料上进行实验,结果表明,该方法的,值达到68.8%和67.3%,具有较好的触发词抽取性能。

英文摘要:

Due to the simplistic and shallow application mode, syntactic information can not effectively play a role in the trigger recognition phase of traditional biological event extraction methods based on semantic and syntactic information. This paper describes a trigger extraction method based on the deep syntactic analysis. To make more effective utilization of the deep syntactic information, a unique indirect application mode is adopted. Deep syntactic information is used for edge detection, and the result is merged into the trigger extraction phase. Experimental results on BioNLP 2009 and 2011 shared tasks data achieve F-scores of 68.8% and 67.3%, which shows that the method has a good performance on biomedical event trigger extraction.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139