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首页> Journal of cheminformatics> Optimising chemical named entity recognition with pre-processing analytics, knowledge-rich features and heuristics.

Optimising chemical named entity recognition with pre-processing analytics, knowledge-rich features and heuristics.

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第一作者： Riza,Batista-Navarro
第一单位： National Centre for Text Mining, Manchester Institute of Biotechnology, 131 Princess St, Manchester, M1 7DN, UK ; Department of Computer Science, University of the Philippines Diliman, Quezon City, 1101, Philippines.
作者： Riza,Batista-Navarro [1] ; Rafal,Rak [2] ; Sophia,Ananiadou [2]
作者单位： National Centre for Text Mining, Manchester Institute of Biotechnology, 131 Princess St, Manchester, M1 7DN, UK ; Department of Computer Science, University of the Philippines Diliman, Quezon City, 1101, Philippines. [1] National Centre for Text Mining, Manchester Institute of Biotechnology, 131 Princess St, Manchester, M1 7DN, UK. [2]
关键词 Chemical named entity recognitionConditional random fieldsConfigurable workflowsFeature engineeringSequence labellingText miningWorkflow optimisation
DOI 10.1186/1758-2946-7-S1-S6
PMID 25810777
发布时间 2022-03-18
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