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《基于症状构成成分的上下位关系自动抽取方法》计算机应用 王婷等 2017.10 华东理工大学
* 1. 文章专注于医学症状领域，准备构建一个症状上下位关系知识库。
* 2.首先症状不仅仅包含名词，还有多种修饰等，所以文章把一个症状切分为8种成分：原子症状词，中心词、修饰词等。
* 2. 文章的模型有两个：
** 1) 基于CRF的症状成分标注：
*** 针对无法通过分词、词性标注、启发式规则完全生成成分的症状实体进行分词和成分标注，采用BIE标记法。
*** 采用的特征：字面特征、词性特征
** 2) 基于多种传统模型（朴素贝叶斯、决策树、AdaBoost、随机森林、Bagging、SVM）的上下位关系分类