Nested biomedical named entity recognition
المؤلفون المشاركون
Afifi, Yasamin M.
Badr, Najwa L.
Madi, Lubna A.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2022)، ص ص. 98-107، 10ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Named entity recognition has been regarded as an important task in natural language processing.
extracting biomedical entities such as RNAs, DNAs, cell lines, proteins, and cell types has been recognized as a challenging task.
most of the existing research focuses on the extraction of flat named entities only and ignores the nested entities.
nested entities, on the other hand, are commonly used in real world biomedical applications due to their ability to represent semantic meaning of the named entity.
this paper proposes an approach to improve the performance of nested biomedical named entity recognition by using a combination of diverse types of features namely morphological, orthographical, context, part of speech and word representation features while using structured support vector machine as a machine learning technique.
the results obtained from the proposed approach were compared with those from popular benchmark approaches.
the popular dataset “Genia” is utilized to evaluate the proposed approach which achieved recall, precision and F1-measure of 84.033%, 85.946 %, and 84.113% respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Madi, Lubna A.& Afifi, Yasamin M.& Badr, Najwa L.. 2022. Nested biomedical named entity recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 1, pp.98-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334987
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Afifi, Yasamin M.…[et al.]. Nested biomedical named entity recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 1 (Feb. 2022), pp.98-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334987
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Madi, Lubna A.& Afifi, Yasamin M.& Badr, Najwa L.. Nested biomedical named entity recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 1, pp.98-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334987
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 105-107
رقم السجل
BIM-1334987
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر