Bakgrund: Ett vetenskapligt namn på en organism kan förknippas med nästan alla biologiska data. Namnidentifiering är ett viktigt steg i många textbrytningsuppgifter som syftar till att ta fram användbar information från biologiska, biomedicinska och biologiska källor. Ett vetenskapligt namn fungerar som ett viktigt metadataelement för att länka biologisk information. Resultat: Vi presenterar NetiNeti (Namn Extraction from Textual Information-Name Extraction for Taxonomic Indexing), en maskininlärning baserad metod för erkännande av vetenskapliga namn inklusive upptäckt av nya artnamn från text som också kommer att hantera felstavningar, OCR fel och andra variationer i namn. Systemet genererar kandidatnamn med hjälp av regler för vetenskapliga namn och tillämpar probabilistiska maskininlärningsmetoder för att klassificera namn baserat på strukturella egenskaper hos kandidatnamn och egenskaper som härrör från deras sammanhang. NetiNeti kan också disambiguera vetenskapliga namn från andra namn med hjälp av den kontextuella informationen. Vi utvärderade NetiNeti på äldre texter om biologisk mångfald och biomedicinsk litteratur (MEDLINE). NetiNeti presterar bättre (precision = 98,9% och recall = 70,5%) jämfört med en populär ordbok baserad metod (precision = 97,5% och recall = 54,3%) på en 600-sidig biologisk mångfald bok som var manuellt märkt av en notator. På en liten uppsättning av PubMed Centrals artiklar i fulltext som är kommenterade med vetenskapliga namn är precisions- och återkallandevärdena 98,5% respektive 96,2%. NetiNeti hittade mer än 190 000 unika binomiala och trinomiska namn i mer än 1880 000 PubMed-poster när de användes i hela MEDLINE-databasen. NetiNeti identifierar också framgångsrikt nästan alla nya artnamn som nämns på webbsidor. Vi presenterar NetiNeti, en maskininlärning baserad metod för identifiering och upptäckt av vetenskapliga namn. Systemet för genomförande av strategin kan nås på följande adress:
NetiNeti REF ) är ett maskininlärningsbaserat verktyg som kan upptäcka vetenskapliga namn på arter från biomedicinska och biologiska texter.
NetiNeti: discovery of scientific names from text using machine learning methods
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}