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| 一种面向非平衡生物医学数据的自训练半监督方法 | |
| 作者单位： | ;1.蚌埠医学院卫生管理系;2.合肥工业大学计算机科学与信息学院 |
| 摘 要： | 生物医学复杂关系提取已经成为文本挖掘领域的焦点,而用于训练预测模型的注释语料库高度非平衡,且大多是针对单个注释语料库训练的监督模型,极大地限制了系统性能。因此,提出一种显著空间SVM自训练半监督学习方法,通过平衡初始模型诱导未标签训练数据,将领域知识纳入事件提取模型,识别多数类子集,构建预测模型。通过设计实验评估证明了训练语料库的有效性。 |
| 关 键 词： | 自训练 半监督 非平衡数据 生物医学领域 |
A Self-training Semi-supervised Method for imbalanced Biomedical Data Sets |
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