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POSBIOTM-NER: a trainable biomedical named-entity recognition system

机译:POSBIOTM-NER:可训练的生物医学命名实体识别系统

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摘要

POSBIOTM-NER is a trainable biomedical named-entity recognition system. POSBIOTM-NER can be automatically trained and adapted to new datasets without performance degradation, using CRF (conditional random field) machine learning techniques and automatic linguistic feature analysis. Currently, we have trained our system on three different datasets. GENIA-NER was trained based on GENIA Corpus, GENE-NER based on BioCreative data and GPCR-NER based on our own POSBIOTM/NE corpus, respectively, which would be used in GPCR-related pathway extraction.
机译:POSBIOTM-NER是可培训的生物医学命名实体识别系统。使用CRF(条件随机场)机器学习技术和自动语言特征分析,可以自动训练POSBIOTM-NER并将其适应新的数据集而不会降低性能。目前,我们已经在三个不同的数据集上训练了我们的系统。分别基于GENIA语料库,基于BioCreative数据的GENE-NER和基于我们自己的POSBIOTM / NE语料库的GPCR-NER进行了GENIA-NER的培训,这将用于GPCR相关途径的提取。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2005年第11期|p. 2794-2796|共3页
  • 作者

    Song Y; Kim E; Lee GG; Yi BK;

  • 作者单位

    POSTECH, Dept CSE, Pohang 790784, South Korea;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物科学;
  • 关键词

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