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Knowledge-based biomedical word sense disambiguation: comparison of approaches

机译:基于知识的生物医学单词义消歧:方法的比较

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摘要

BackgroundWord sense disambiguation (WSD) algorithms attempt to select the proper sense of ambiguous terms in text. Resources like the UMLS provide a reference thesaurus to be used to annotate the biomedical literature. Statistical learning approaches have produced good results, but the size of the UMLS makes the production of training data infeasible to cover all the domain.
机译:背景词义消歧(WSD)算法试图选择文本中歧义术语的正确含义。诸如UMLS之类的资源提供了参考辞典,用于注释生物医学文献。统计学习方法产生了良好的结果,但是UMLS的规模使培训数据的生成无法覆盖所有领域。

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