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  • 简介:传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

  • 标签: 正例未标注学习 隐马尔科夫模型 命名实体识别 文本挖掘
  • 简介:Maxim推出最新生物传感器模块MAX86150,由LED、光电探测器和ECG模拟前端(AFE)组成,是业界首款可为紧凑、节能设计提供高精度、FDA认证的PPG和ECG产品,广泛用于移动电话、笔记本电脑、平板电脑和智能扬声器。

  • 标签: 传感器模块 ECG PPG 新生物 移动设备 m率