%0 Journal Article %A 张力元 %A 姬东鸿 %T LS-SVM 与条件随机场结合的生物证据句子抽取 %D 2015 %R 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.038 %J 计算机工程 %P 207-212 %V 41 %N 5 %X 对于生物证据句子抽取问题,传统特征和贝叶斯分类模型构建的抽取系统效率不高,导致抽取结果的召回 率较低。为此,针对单句抽取问题和多句混合抽取问题,分别构建2 套系统。利用最小二乘支持向量机模型结合 新的特征组合和句子过滤模块构建系统1,解决传统特征涵盖不全面的问题,并在系统1 中融入条件随机场模型, 融合候选句判别规则建立系统2,解决连续多句合并的问题。实验结果表明,在单句抽取问题上,相比贝叶斯模型 的基准系统,系统1 召回率和F 值分别提高39. 7% 和12. 9% ,在多句混合抽取问题上,相比基于正例和无标记样本 学习系统,系统2 的召回率提高了37. 1% 。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.038