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基于混合模型的生物事件触发词检测
  • ISSN号：1003-0077
  • 期刊名称：中文信息学报
  • 时间：0
  • 页码：-
  • 分类：TP391.1[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：大连理工大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金(61572098,61572102,61300088,61272373);辽宁省自然科学基金(2014020003)
  • 相关项目：生物医学事件抽取的触发词驱动与论元特征泛化方法
作者： 李浩瑞|王健|林鸿飞|杨志豪|张益嘉|
关键词： 触发词, 生物事件, 歧义, 丰富特征, 组合学习器
中文摘要：

语义歧义增加了生物事件触发词检测的难度,为了解决语义歧义带来的困难,提高生物事件触发词检测的性能,该文提出了一种基于丰富特征和组合不同类型学习器的混合模型。该方法通过组合支持向量机(SVM)分类器和随机森林(Random Forest)分类器,利用丰富的特征进行触发词检测,从而为每一个待检测词分配一个事件类型,达到检测触发词的目的。实验是在BioNLP2009共享任务提供的数据集上进行的,实验结果表明该方法有效可行。

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编：孙茂松
  • 地址：北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：jcip@iscas.ac.cn
  • 电话：010-62562916
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-0077
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 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（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:9136