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生物医学文本分类方法比较研究
被引量：
3
1
作者
倪茂树
赵晶
林鸿飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第12期147-149,172,共4页
文本分类技术对处理海量的生物医学文献起着重要的作用。TREC(The Text Retrieval Conference)2005 Genomics Track的测评结果显示,支持向量机(Surport Vector Machine,SVM)在生物医学文本分类问题上,比其他模型具有明显的优势。在TREC...
文本分类技术对处理海量的生物医学文献起着重要的作用。TREC(The Text Retrieval Conference)2005 Genomics Track的测评结果显示,支持向量机(Surport Vector Machine,SVM)在生物医学文本分类问题上,比其他模型具有明显的优势。在TREC的测评语料上,使用简单向量距离分类法与SVM进行比较,同时讨论了使用命名实体识别的预处理对不同算法的影响。得出结论:简单向量距离分类法在该领域的效果与SVM不相上下,并且命名实体识别会使结果有一定提高。
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关键词
文本
分类
支持
向量
机
简单向量距离分类
命名实体识别
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职称材料
题名
生物医学文本分类方法比较研究
被引量：
3
1
作者
倪茂树
赵晶
林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第12期147-149,172,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60373095)。
文摘
文本分类技术对处理海量的生物医学文献起着重要的作用。TREC(The Text Retrieval Conference)2005 Genomics Track的测评结果显示,支持向量机(Surport Vector Machine,SVM)在生物医学文本分类问题上,比其他模型具有明显的优势。在TREC的测评语料上,使用简单向量距离分类法与SVM进行比较,同时讨论了使用命名实体识别的预处理对不同算法的影响。得出结论:简单向量距离分类法在该领域的效果与SVM不相上下,并且命名实体识别会使结果有一定提高。
关键词
文本
分类
支持
向量
机
简单向量距离分类
命名实体识别
Keywords
automatic text classification
Support Vector Machine（SVM）
simply vector distance clustering
named entity recognition
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生物医学文本分类方法比较研究
倪茂树
赵晶
林鸿飞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
3
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