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Building A Contrasting Taxa Extractor for Relation Identification from Assertions: Biological Taxonomy Ontology Phrase Extraction System

机译:构建用于确定断言关系的不同分类单元提取器:生物分类和本体短语提取系统

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摘要

In this paper, we present the methods we used to extract bacteria and biotopes names and then to identify the relation between those entities while participating to the BioNLP'13 Bacteria and Biotopes Shared Task. We used machine-learning based approaches for this task, namely a CRF to extract bacteria and biotopes names and a simple matching algorithm to predict the relations. We achieved poor results: an SER of 0.66 in sub-task 1, and a 0.06 F-measure in both sub-tasks 2 and 3.
机译:在本文中,我们介绍了用于提取细菌和生物群落名称的方法,然后在参与BioNLP'13细菌和生物群落共享任务的过程中识别这些实体之间的关系。我们使用基于机器学习的方法来完成此任务,即使用CRF提取细菌和生物群落名称,并使用简单的匹配算法来预测这种关系。我们取得了很差的结果:子任务1的SER为0.66,子任务2和3的SER为0.06F。

著录项

  • 来源
    《BioNLP shared task 2013》|2013年|144-152|共9页
  • 会议地点 Sofia(BG)
  • 作者

    Cyril Grouin;

  • 作者单位

    LIMSI-CNRS, Orsay, France;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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