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一种松耦合的生物医学命名实体识别算法

         

摘要

生物医学命名实体识别(Bio-NER)是生物医学文献挖掘利用的基础工作.针对目前Bio-NER存在的困难和问题,提出了松耦合的Bio-NER算法LCA,该算法利用启发规则过滤器、词性模板匹配及改良的隐马尔科夫模型(HMM)识别生物医学命名实体.在GENIA corpus 3.02语料库上进行的实验表明,LCA可以达到80%的准确率和89%的召回率,优于相关工作中的结果.

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