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提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.
疾病命名短语识别的最大熵方法
【摘 要】
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提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.
【机 构】
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北京理工大学计算机科学技术学院
【出 处】
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北京理工大学学报
【发表日期】
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2006年06期
【基金项目】
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教育部博士学科点专项科研基金资助课题（20050007023）
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