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UTU: Adapting Biomedical Event Extraction System to Disorder Attribute Detection

机译:UTU:适应生物医学事件提取系统归结为归零属性检测

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摘要

In this paper we describe our entry to the Se-mEval 2015 clinical text analysis task. We participated only in the disorder attribute detection task 2a. Our main goal was to assess how well an information extraction system originally developed for a different task and domain can be utilized in this task. Our system, based on SVM and CRF classifiers, showed promising results, placing 3rd out of 6 participants in this task with performance of 0.857 measured in weighted accuracy, the official evaluation metric.
机译:在本文中,我们描述了我们对Se-Meval 2015临床文本分析任务的进入。我们仅参加了无序属性检测任务2a。我们的主要目标是评估最初为不同的任务开发的信息提取系统和域可以在此任务中使用。我们的系统基于SVM和CRF分类器,表现出有前途的结果,在这项任务中置于6名参与者中,性能为0.857以加权准确度,官方评估度量标准。

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