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基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別

時(shí)間:2024-08-30 10:26:00 論文提綱 我要投稿

基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別

  論文摘要: 生物命名實(shí)體識別是一項(xiàng)非常重要和基礎(chǔ)的生物醫(yī)學(xué)文本挖掘技(略)鍵的一個(gè)步驟,只有正確地識別出生物命名實(shí)體,才能有效地完成基因標(biāo)準(zhǔn)化、生物事件抽取以及蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)交互關(guān)系抽取等更加復(fù)雜的工作.生物醫(yī)學(xué)命名實(shí)體包括(略)、DNA、RNA等,通常有著復(fù)雜的結(jié)構(gòu),對于這些實(shí)體的鑒別和分類是非常富有挑戰(zhàn)性的.機(jī)器學(xué)習(xí)方法例如CRF、MEMM和SVM已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于從已標(biāo)注的語料中學(xué)習(xí)識別出生物醫(yī)學(xué)命名實(shí)體.然而,生物命名實(shí)體識別系統(tǒng)的性能仍然沒有普通命名實(shí)體識別系統(tǒng)的好.(略)高生物命名實(shí)體識別的性能,研究者提出了合并多個(gè)分類器結(jié)果的多分類器方法. 本文主要研究基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別方法,實(shí)驗(yàn)是在BioCreAtIvE 2GM的訓(xùn)練語料和測試語料上進(jìn)行的.本文主(略)下兩點(diǎn): ⒈構(gòu)建單一分類器模型 本文利用不同的分類模型、不同的分類方法和特征集構(gòu)建了六個(gè)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并對每種模型采用的特征集,特征抽取方法,以及訓(xùn)練過程進(jìn)行了詳細(xì)介紹. (略)提高最大方法的識別性能,本文采用TBL方法對最大的標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行了糾錯(cuò)處理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示糾錯(cuò)處理在很大程...

基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別

  Biomedical Named Entity Recognition (Bio-NER) is (omitted)ly important and fundamental task of biomedical text mining, and is also a critical step for biomedical text mining, only when(omitted)ies are correctly i(omitted)could other more complex tasks, such as, gene normalization, biomedical eve(omitted)tion and protein-protein interaction extraction, be performed effectively. Biomedical named entities include mentions of proteins, genes, DNA, RNA, etc which oft(omitted)omplex structures, but it is cha...

  目錄:

  摘要 第4-5頁

  Abstract 第5-6頁

  1 緒論 第9-16頁

  ·研究背景與意義 第9-10頁

  ·研究現(xiàn)狀 第10-14頁

  ·本文主要研究內(nèi)容 第14頁

  ·本文組織結(jié)構(gòu) 第14-16頁

  2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型 第16-25頁

  ·支持向量機(jī)模型 第16-18頁

  ·最優(yōu)分類超平面 第16頁

  ·核函數(shù) 第16-17頁

  ·SVM多分類問題擴(kuò)展方法 第17-18頁

  ·最大模型 第18-20頁

  ·條件隨機(jī)場模型 第20-24頁

  ·CRF的無向圖結(jié)構(gòu) 第21-22頁

  ·CRF與勢函數(shù) 第22-23頁

  ·CRF的參數(shù)估計(jì) 第23-24頁

  ·本章小結(jié) 第24-25頁

  3 單一分類器的構(gòu)建 第25-40頁

  ·實(shí)驗(yàn)語料及語料的預(yù)處理方法 第25-26頁

  ·有效的特征信息 第26-28頁

  ·不同單一分類器的構(gòu)建 第28-38頁

  ·基于條件隨機(jī)場的生物命名實(shí)體識別 第29-32頁

  ·基于支持向量機(jī)的生物命名實(shí)體識別 第32-34頁

  ·最大方法的生物命名實(shí)體識別 第34-38頁

  ·本章小結(jié) 第38-40頁

  4 基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別方法 第40-46頁

  ·組合分類器方法 第40-43頁

  ·后處理 第43-45頁

  ·本章小結(jié) 第45-46頁

  5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 第46-54頁

  ·單個(gè)分類器實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第46-47頁

  ·組合分類器方法的識別結(jié)果 第47-52頁

  ·集合并/交操作方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第47-49頁

  ·投票方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第49-50頁

  ·疊加方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第50-51頁

  ·結(jié)果比較與分析 第51-52頁

  ·錯(cuò)誤分析與總結(jié) 第52頁

  ·本章小結(jié) 第52-54頁

  結(jié)論 第54-55頁

  參考文獻(xiàn) 第55-58頁

  攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況 第58-59頁

  致謝 第59-61頁

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基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別

  Biomedical Named Entity Recognition (Bio-NER) is (omitted)ly important and fundamental task of biomedical text mining, and is also a critical step for biomedical text mining, only when(omitted)ies are correctly i(omitted)could other more complex tasks, such as, gene normalization, biomedical eve(omitted)tion and protein-protein interaction extraction, be performed effectively. Biomedical named entities include mentions of proteins, genes, DNA, RNA, etc which oft(omitted)omplex structures, but it is cha...

  目錄:

  摘要 第4-5頁

  Abstract 第5-6頁

  1 緒論 第9-16頁

  ·研究背景與意義 第9-10頁

  ·研究現(xiàn)狀 第10-14頁

  ·本文主要研究內(nèi)容 第14頁

  ·本文組織結(jié)構(gòu) 第14-16頁

  2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型 第16-25頁

  ·支持向量機(jī)模型 第16-18頁

  ·最優(yōu)分類超平面 第16頁

  ·核函數(shù) 第16-17頁

  ·SVM多分類問題擴(kuò)展方法 第17-18頁

  ·最大模型 第18-20頁

  ·條件隨機(jī)場模型 第20-24頁

  ·CRF的無向圖結(jié)構(gòu) 第21-22頁

  ·CRF與勢函數(shù) 第22-23頁

  ·CRF的參數(shù)估計(jì) 第23-24頁

  ·本章小結(jié) 第24-25頁

  3 單一分類器的構(gòu)建 第25-40頁

  ·實(shí)驗(yàn)語料及語料的預(yù)處理方法 第25-26頁

  ·有效的特征信息 第26-28頁

  ·不同單一分類器的構(gòu)建 第28-38頁

  ·基于條件隨機(jī)場的生物命名實(shí)體識別 第29-32頁

  ·基于支持向量機(jī)的生物命名實(shí)體識別 第32-34頁

  ·最大方法的生物命名實(shí)體識別 第34-38頁

  ·本章小結(jié) 第38-40頁

  4 基于組合分類器的生物命名實(shí)體識別方法 第40-46頁

  ·組合分類器方法 第40-43頁

  ·后處理 第43-45頁

  ·本章小結(jié) 第45-46頁

  5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 第46-54頁

  ·單個(gè)分類器實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第46-47頁

  ·組合分類器方法的識別結(jié)果 第47-52頁

  ·集合并/交操作方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第47-49頁

  ·投票方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第49-50頁

  ·疊加方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第50-51頁

  ·結(jié)果比較與分析 第51-52頁

  ·錯(cuò)誤分析與總結(jié) 第52頁

  ·本章小結(jié) 第52-54頁

  結(jié)論 第54-55頁

  參考文獻(xiàn) 第55-58頁

  攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況 第58-59頁

  致謝 第59-61頁