http://hlt.suda.edu.cn/index.php?action=history&feed=atom&title=%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%90%86%E8%A7%A34 2026-09-21T03:47:35Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.35.2 http://hlt.suda.edu.cn/index.php?title=%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%90%86%E8%A7%A34&diff=2774&oldid=prev 2020-10-26T08:27:09Z

<p>清空页面</p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2020年10月26日 (一) 08:27的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">《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</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">* 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。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">* 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。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">* 3. 文章的模型有两个：</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">** 1) 基于CRF的症状成分标注：</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 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。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 采用的特征：字面特征、词性特征</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 数据：从医疗健康网站和百科网站抽取症状实体，将能够通过分词、词性标注、启发式规则完全生成成分的症状实体的数据随机选取3000条作为训练数据，未能标注完全的数据中选取1000条人工标注作为测试集。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">** 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</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 由于很多专有名词没有词向量表示，所以文章采用的是基于特征选择的传统模型。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 采用的特征：通用特征（字面特征、词长、Jacard相似系数）、症状构成特征（构建了症状成分词典）、词典特征（基于HowNet上下位词典判断其他成分中是否有上下位关系）</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">*** 数据：从医疗健康网站半结构化数据中抽取上下位关系、同义关系，从非结构化数据中通过句法模式抽取上下位关系和同义关系，负例由随机负采样获得。</del></div></td><td colspan="2"> </td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2019年10月24日 (四) 14:50的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>《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</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>《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</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 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。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 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。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 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。</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 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。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* <del class="diffchange diffchange-inline">2</del>. 文章的模型有两个：</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* <ins class="diffchange diffchange-inline">3</ins>. 文章的模型有两个：</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>** 1) 基于CRF的症状成分标注：</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>** 1) 基于CRF的症状成分标注：</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 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。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 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。</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2019年10月24日 (四) 14:49的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l6" >第6行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第6行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 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。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 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。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 采用的特征：字面特征、词性特征</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>*** 采用的特征：字面特征、词性特征</div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*** 数据：从医疗健康网站和百科网站抽取症状实体，将能够通过分词、词性标注、启发式规则完全生成成分的症状实体的数据随机选取3000条作为训练数据，未能标注完全的数据中选取1000条人工标注作为测试集。</ins></div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>** 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</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>** 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</div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*** 由于很多专有名词没有词向量表示，所以文章采用的是基于特征选择的传统模型。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*** 采用的特征：通用特征（字面特征、词长、Jacard相似系数）、症状构成特征（构建了症状成分词典）、词典特征（基于HowNet上下位词典判断其他成分中是否有上下位关系）</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">*** 数据：从医疗健康网站半结构化数据中抽取上下位关系、同义关系，从非结构化数据中通过句法模式抽取上下位关系和同义关系，负例由随机负采样获得。</ins></div></td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2019年10月24日 (四) 14:05的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>《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 <del class="diffchange diffchange-inline">马晓军等 2018</del>.<del class="diffchange diffchange-inline">6 昆明理工</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>《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 <ins class="diffchange diffchange-inline">王婷等 2017</ins>.<ins class="diffchange diffchange-inline">10 华东理工大学</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* 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。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* 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。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* 2. 文章的模型有两个：</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">** 1) 基于CRF的症状成分标注：</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">*** 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。</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">*** 采用的特征：字面特征、词性特征</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">** 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</ins></div></td></tr> </table>

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