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Biomedical event trigger detection by dependency-based word embedding

机译:通过基于依赖项的单词嵌入进行生物医学事件触发检测

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摘要

BackgroundIn biomedical research, events revealing complex relations between entities play an important role. Biomedical event trigger identification has become a research hotspot since its important role in biomedical event extraction. Traditional machine learning methods, such as support vector machines (SVM) and maxent classifiers, which aim to manually design powerful features fed to the classifiers, depend on the understanding of the specific task and cannot generalize to the new domain or new examples.
机译:背景技术在生物医学研究中,揭示实体之间复杂关系的事件起着重要作用。自生物医学事件触发因素识别在生物医学事件提取中的重要作用以来,它已成为研究热点。传统的机器学习方法(例如支持向量机(SVM)和maxent分类器)旨在手动设计提供给分类器的强大功能,这些方法依赖于对特定任务的理解,无法推广到新领域或新示例。

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