基于扩展语义特征机器学习消歧的基因提及标准化

夏佞; 林鸿飞; 杨志豪; 李彦鹏

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2010.03.026

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (03) : 144 -147. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2010.03.026

基于扩展语义特征机器学习消歧的基因提及标准化

夏佞, 林鸿飞, 杨志豪, 李彦鹏

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

提出了一种基于扩展语义向量的特征表示方法,利用机器学习的方法来解决基因提及标准化中的消歧问题。首先应用高性能的命名实体识别系统识别文献中的基因提及;其次采用不同的搜索策略生成候选结果;再次以扩展语义信息作为特征用机器学习的方法进行消歧;最后利用Wikipedia构建后过滤器对候选结果进行过滤处理。在BioCreative Ⅱ GN任务测试集上的试验表明,该方法的F值达到了83.2%。