基于条件随机域的生物命名实体识别 被引量：18

1

作者 彭春艳 张晖 +1 位作者 包玲玉 陈昌平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期197-199,共3页

提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效... 提出一种基于条件随机域模型的生物命名实体识别方法,结合单词构词特性以及距离依赖特性,在JNLPBA的GENIAV3.02数据上进行实验,测试结果表明,引入距离依赖后,系统的识别性能比只利用单特性的条件随机域方法提高2.54%,可获得较好的识别效果,提高了系统的识别效率。 展开更多

关键词 生物命名实体识别 条件随机域 隐马尔科夫模型

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基于感知器的生物医学命名实体边界识别算法 被引量：2

2

作者 胡俊锋 陈浩 +2 位作者 陈蓉 谭斌 于中华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期3026-3028,3031,共4页

在生物信息学领域内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,由于实体边界识别的困难导致目前Bio-NER效率较低,因此提出了基于感知器的实体边界识别算法,该算法采用随机梯度下降算法训练权重,利用token过滤器... 在生物信息学领域内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,由于实体边界识别的困难导致目前Bio-NER效率较低,因此提出了基于感知器的实体边界识别算法,该算法采用随机梯度下降算法训练权重,利用token过滤器、n-gram模型及实体过滤器实现生物医学命名实体边界识别。在GENIA corpus 3.02语料库上进行的实验表明,该算法可以达到71.5%的准确率和79.2%的召回率,与相关工作相比均有一定提高。另外算法相对简单,识别算法速度较快,易在生产中应用。 展开更多

关键词 生物医学命名实体 感知器 N-GRAM模型 实体边界识别

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基于CNN-BLSTM-CRF模型的生物医学命名实体识别 被引量：129

3

作者 李丽双 郭元凯 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期116-122,共7页

命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,... 命名实体识别是自然语言处理任务的重要步骤。近年来,不依赖人工特征的神经网络在新闻等通用领域命名实体识别方面表现出了很好的性能。然而在生物医学领域,许多实验表明基于领域知识的人工特征对于神经网络模型的结果影响很大。因此,如何在不依赖人工特征的情况下获得较好的生物医学命名实体识别性能是有待解决的问题。该文提出一种基于CNN-BLSTM-CRF的神经网络模型。首先利用卷积神经网络(CNN)训练出单词的具有形态特征的字符级向量,并从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的词向量,然后将二者进行组合作为输入,再构建适合生物医学命名实体识别的BLSTM-CRF深层神经网络模型。实验结果表明,不依赖任何人工特征,该文方法在BiocreativeⅡGM和JNLPBA2004生物医学语料上都达到了目前最好的结果,F-值分别为89.09%和74.40%。 展开更多

关键词 生物医学命名实体识别 LSTM CNN

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一种松耦合的生物医学命名实体识别算法 被引量：2

4

作者 胡俊锋 陈蓉 +2 位作者 陈源 陈浩 于中华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2866-2869,共4页

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GENI... 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 corpus3.02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。 展开更多

关键词 生物医学命名实体 启发规则过滤器 词性模板匹配 词根匹配 隐马尔科夫模型 松耦合算法

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基于分类器串联融合的生物医学命名实体识别

5

作者 马瑞民 马民艳 王浩畅 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2011年第2期91-94,122,共4页

鉴于生物医学命名实体识别的多数模型使用单机器学习算法时识别效果不好,提出一种基于条件随机域(CRFs)与最大熵(Maxent)分类器融合的方法,利用基分类器之间的相关性和互补性,结合有效的特征集合,进行再学习,得到融合模型.实验表明,该... 鉴于生物医学命名实体识别的多数模型使用单机器学习算法时识别效果不好,提出一种基于条件随机域(CRFs)与最大熵(Maxent)分类器融合的方法,利用基分类器之间的相关性和互补性,结合有效的特征集合,进行再学习,得到融合模型.实验表明,该模型的识别性能与单一分类器和JNLPBA专题会议相关的系统比较,取得很好成绩,F测度达到70.7%,证明该融合方法有效. 展开更多

关键词 条件随机域 最大熵 分类器融合 特征提取 生物医学命名实体识别

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结合CRF的边界组合生物医学命名实体识别 被引量：8

6

作者 扈应 陈艳平 +1 位作者 黄瑞章 秦永彬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2025-2031,共7页

许多的生物医学命名实体识别(Bio-NER)工作都集中于提取扁平化的实体,而忽略了嵌套实体和不连续实体。此外,大多数生物医学命名实体都未遵循统一的命名法,具有许多典型的领域特征,但其使用效率较低。为此提出一种结合CRF的边界组合命名... 许多的生物医学命名实体识别(Bio-NER)工作都集中于提取扁平化的实体,而忽略了嵌套实体和不连续实体。此外,大多数生物医学命名实体都未遵循统一的命名法,具有许多典型的领域特征,但其使用效率较低。为此提出一种结合CRF的边界组合命名实体识别方法,有效地利用了生物医学实体特征。该方法包括边界检测、边界组合和实体筛选三个步骤。首先使用神经网络模型和基于特征的CRF模型识别实体开始和结束边界,然后经过边界组合产生候选实体,最后使用多输入的卷积神经网络模型对候选实体进行筛选并分类。实验表明,该方法能够有效地识别生物医学文献中的嵌套和不连续实体,在GENIA数据集上达到81.89%的F值。 展开更多

关键词 生物医学命名实体识别 深度学习 条件随机场 信息抽取

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基于词义增强的生物医学命名实体识别方法 被引量：4

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作者 陈梦萱 陈艳平 +2 位作者 扈应 黄瑞章 秦永彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期305-312,共8页

生物医学命名实体识别(BioNER)是生物医学文本挖掘的核心任务之一,能够为下游任务提供有力支撑。与通用领域相比,生物医学数据中存在更多的未登录词,现有BioNER方法通常将未登录词拆分为语素进行表示学习,这种方法缓解了未登录词表示信... 生物医学命名实体识别(BioNER)是生物医学文本挖掘的核心任务之一,能够为下游任务提供有力支撑。与通用领域相比,生物医学数据中存在更多的未登录词,现有BioNER方法通常将未登录词拆分为语素进行表示学习,这种方法缓解了未登录词表示信息不足的问题,但是破坏了单词的内部信息,对语素进行标签预测时容易出现标签不一致和跨实体标签问题。此外,将单词分割为语素导致句子长度变长,加重了训练中存在的梯度消失问题。提出一种通过BiLSTM-Biaffine结构进行词义增强的BioNER方法。通过BioBERT预训练模型获取语素表示信息,使用BiLSTM-Biaffine进行词义增强,在单词层面利用BiLSTM分别获取语素的前向和后向序列信息,采用Biaffine注意力机制增强其关联信息并重新融合为单词表示,最后通过BiLSTM-CRF模型获取输入句子的标签序列。实验结果表明,在数据集BC2GM、NCBI-Disease、BC5CDR-chem和JNLPBA上,该方法的F1值分别达到84.94%、89.07%、92.14%和74.57%,与主流序列标注模型MTM-CW、MT-BioNER等相比平均分别提高了2.99、1.84、3.09和1.03个百分点,验证了所提方法在BioNER任务中的有效性。 展开更多

关键词 生物医学命名实体识别 语素 词义增强 双向长短期记忆网络 注意力机制

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劣构问题情境培养高阶思维能力的初中生物学教学探索

8

作者 王晓萱 《生物学教学》 北大核心 2024年第11期14-17,共4页

在初中生物学课程改革进入新阶段的背景下,培养学生的科学思维和实践能力成为初中生物学课程与教学重要的目标之一。本文以“生物的命名和分类”为例,围绕“生活中人们如何购买到真正三文鱼”这一劣构问题,构建情境进行教学,将劣构问题... 在初中生物学课程改革进入新阶段的背景下,培养学生的科学思维和实践能力成为初中生物学课程与教学重要的目标之一。本文以“生物的命名和分类”为例,围绕“生活中人们如何购买到真正三文鱼”这一劣构问题,构建情境进行教学,将劣构问题良构化,在问题解决过程中培养学生的分析、综合、创新等高阶思维能力,落实生物学学科核心素养。 展开更多

关键词 劣构问题 高阶思维能力 大情境 生物命名

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基于字符级特征自适应的生物医学命名实体识别 被引量：5

9

作者 于祥钦 王香 +1 位作者 李智强 徐贤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期1876-1883,共8页

生物医学领域新增实体数量和类型迅速增加,在预训练词表容量有限的情况下,字符嵌入可以在一定程度上解决未登录词问题,单一的字符级特征提取器所提取字符嵌入的潜在表征有一定局限性.针对此问题,提出一种字符级特征自适应融合的生物医... 生物医学领域新增实体数量和类型迅速增加,在预训练词表容量有限的情况下,字符嵌入可以在一定程度上解决未登录词问题,单一的字符级特征提取器所提取字符嵌入的潜在表征有一定局限性.针对此问题,提出一种字符级特征自适应融合的生物医学命名实体模型.首先利用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取文本的字符向量,训练过程中动态计算文本单词两种字符向量的权重并进行拼接,使得模型在字符粒度上更加充分的利用信息,并加入词性信息和组块分析作为额外特征;将词向量、字符级特征和额外特征拼接后输入到BiLSTM-CRF神经网络模型进行训练.结果表明,所提模型在NCBI-disease和BiocreativeⅡGM语料库上平均F1值达到87.14%和81.04%,有效的提升了生物医学命名实体识别的效果. 展开更多

关键词 生物医学命名实体识别 双向长短期记忆网络 卷积神经网络 字符级特征 自适应

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文昌鱼名称趣闻

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作者 蔡明章 《生物学教学》 1985年第3期37-37,33,共2页

我国夏门、青岛、烟台的海滨沙滩中,生活着一种体长寸余、体色半透明、两端尖细、形似小鱼的动物,这就是举世闻名的“活化石”——文昌鱼。文昌鱼是具有五亿年历史的古老动物,但在西方动物学鼻祖亚里斯多德的著作中,尚未有其大名。文昌... 我国夏门、青岛、烟台的海滨沙滩中,生活着一种体长寸余、体色半透明、两端尖细、形似小鱼的动物,这就是举世闻名的“活化石”——文昌鱼。文昌鱼是具有五亿年历史的古老动物,但在西方动物学鼻祖亚里斯多德的著作中,尚未有其大名。文昌鱼这类动物在科学上的记录,最早见于1774年,德国动物学家巴拉斯(P.S.Pallas)从其朋友处得到一尾采自英国Cornwall(英格兰的一个州)的文昌鱼浸制标本。当时他误认之为软体动物中的一种蛞蝓。 展开更多

关键词 PALLAS 体色 巴拉斯 低等脊椎动物 刘五店 鳄鱼屿 属名 厦门文昌鱼 生物命名 驱鳄

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林耐的生平和科学成就

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作者 刘学礼 赵云峰 《生物学教学》 1984年第2期38-40,21,共4页

在生物学发展史上,林耐是一位具有划时代贡献的科学家,正如恩格斯在《自然辩证法》中指出的:“植物学和动物学由于林耐而达到了一种近似的完成。”林耐的科学成就是反映近代自然科学巨大进步的重要方面。

关键词 林耐 近代自然科学 《自然辩证法》 植物花 生物分类 乌普萨拉大学 生物命名 贫穷潦倒 学生时代 生物学史

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林奈分类法的最后防线？

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作者 Elizabeth Pennisi +1 位作者 司宏俊 等 《安徽林业科技》 2001年第4期46-48,共3页

关键词 林奈分类法 防线 森林分类 生物命名

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