一种面向非平衡生物医学数据的自训练半监督方法

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

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校自然科学研究项目KJ2015B023by

在线出版日期：2018-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-77