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糖尿病과 생藥

  • 박종희
    • 생명과학회지
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    • 제2권4호
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    • pp.248-255
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    • 1992

  • 糖尿病 치료에는 인슐린 注射와 이외에 여러 가지 內服藥이 있지만, 이것들의 대부분은 血糖을 낮추기만 하기 때문에 現代醫學에서는 代謝異常을 正常化 藥物이 없기 때문에 食事療法이 糖尿病治療의 中心이 되고 있다. 糖尿病에 대한 漢方치료의 의미는 당뇨병 자체의 자각증상의 개선, 혈당강하 작용, 합병증의 예방과 치료, 합병증에 의한 자각증상의 개선, 식사요법의 보조이다. 糖尿病에 利用되고 있는 代表的인 處方은 防風通聖散, 八味丸, 生津湯, 人蔘湯加蘭草, 十全大補湯加蘭草가 있다.

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의생명 분야의 개체명 인식에서 순환형 신경망과 조건적 임의 필드의 성능 비교 (Performance Comparison of Recurrent Neural Networks and Conditional Random Fields in Biomedical Named Entity Recognition)

  • 조병철;김유섭
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.321-323
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    • 2016

  • 최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

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