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介绍了使用机器学习方法进行生物医学文本命名实体识别的技术,包括Generalized Winnow算法、支持向量机方法和条件随机域模型.根据学习算法的特点,识别过程中使用了丰富的特征集,包括局部特征、全文特征及外部资源特征.各种类型特征的优化组合、识别结果的后处理,包括缩写词识别、嵌套词识别及边界校正等都提升了命名实体识别系统的性能.实验结果表明,通过上述策略的应用,系统取得了很好的识别结果.