Evaluating Word Representation Features in Biomedical Named Entity Recognition Tasks
المؤلفون المشاركون
Cao, Hongxin
Wang, Xiaolong
Xu, Hua
Chen, Qingcai
Tang, Buzhou
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Biomedical Named Entity Recognition (BNER), which extracts important entities such as genes and proteins, is a crucial step of natural language processing in the biomedical domain.
Various machine learning-based approaches have been applied to BNER tasks and showed good performance.
In this paper, we systematically investigated three different types of word representation (WR) features for BNER, including clustering-based representation, distributional representation, and word embeddings.
We selected one algorithm from each of the three types of WR features and applied them to the JNLPBA and BioCreAtIvE II BNER tasks.
Our results showed that all the three WR algorithms were beneficial to machine learning-based BNER systems.
Moreover, combining these different types of WR features further improved BNER performance, indicating that they are complementary to each other.
By combining all the three types of WR features, the improvements in F-measure on the BioCreAtIvE II GM and JNLPBA corpora were 3.75% and 1.39%, respectively, when compared with the systems using baseline features.
To the best of our knowledge, this is the first study to systematically evaluate the effect of three different types of WR features for BNER tasks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, Buzhou& Cao, Hongxin& Wang, Xiaolong& Chen, Qingcai& Xu, Hua. 2014. Evaluating Word Representation Features in Biomedical Named Entity Recognition Tasks. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456543
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, Buzhou…[et al.]. Evaluating Word Representation Features in Biomedical Named Entity Recognition Tasks. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456543
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, Buzhou& Cao, Hongxin& Wang, Xiaolong& Chen, Qingcai& Xu, Hua. Evaluating Word Representation Features in Biomedical Named Entity Recognition Tasks. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-456543
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-456543
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