基于半监督方法的生物医学事件抽取的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的工作 | 第10页 |
| ·本文的结构 | 第10-11页 |
| 2 生物医学事件抽取相关知识 | 第11-25页 |
| ·信息抽取与机器学习 | 第11-14页 |
| ·信息抽取 | 第11-13页 |
| ·机器学习 | 第13-14页 |
| ·生物医学事件抽取 | 第14-16页 |
| ·支持向量机 | 第16-21页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第16-17页 |
| ·线性支持向量机 | 第17-19页 |
| ·核技巧 | 第19-21页 |
| ·句法分析 | 第21-22页 |
| ·评测方法和实验语料 | 第22-25页 |
| ·评测指标 | 第22-23页 |
| ·语料 | 第23-25页 |
| 3 生物医学事件触发词识别 | 第25-35页 |
| ·语料预处理 | 第26-27页 |
| ·提取上下文特征 | 第27-29页 |
| ·提取语义特征 | 第29-30页 |
| ·提取未标注语料特征 | 第30-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32-35页 |
| 4 生物医学事件元素检测 | 第35-47页 |
| ·标注数据与未标注数据的结合 | 第36-38页 |
| ·半监督方法在事件元素检测中的应用 | 第38-43页 |
| ·特征设计 | 第38-39页 |
| ·强类别区分度特征的选择 | 第39-40页 |
| ·未标注语料中信息的获取 | 第40-41页 |
| ·稀疏特征权值的融合 | 第41页 |
| ·标注语料中特征的提取 | 第41-43页 |
| ·特征集合 | 第43页 |
| ·蛋白质元素检测和嵌套元素检测 | 第43-44页 |
| ·事件后处理 | 第44-45页 |
| ·生物医学事件抽取实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
