1(大连理工大学计算机科学与技术学院 辽宁大连 116024);2(北京理工大学光电学院 北京 100081) (zhihengli@mail.dlut.edu.cn)
出版日期: 2018-01-01基金资助:国家自然科学基金项目(61272373，61340020，61572102，61572098)；新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-13-0084)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(DUT14YQ213)Chemical-Induced Disease Relation Extraction Based on Biomedical Literature
Li Zhiheng1, Gui Yingyi2, Yang Zhihao1, Lin Hongfei1, Wang Jian11(School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning 116024);2(School of Optoelectronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081)
Online: 2018-01-01摘要/Abstract
摘要： 化学物质和疾病之间的副作用关系使得化学物质-疾病关系受到更多关注.介绍一个从生物医学文献中抽取化学物质致病关系的系统——CDRExtractor.该系统首先训练一个句子级别分类器，用于抽取存在于同一个句子中的化学物质致病(chemical-induced disease, CID)关系.在句子级别分类器训练阶段，将特征核和图核特征看作2个独立的视图，采用基于半监督的Co-training方法，利用少量人工标注的训练集和大量未标注语料训练模型.之后，CDRExtractor利用文档级别的化学物质与疾病信息特征训练一个文档级别的分类器用于实现文档级别跨句子的CID关系抽取.最后，利用规则将2个分类器的抽取结果进行整合，生成最终的输出结果.实验结果表明：CDRExtractor在BioCreative V CDR评测任务CID子任务提供的测试集上F值达到67.72%.
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