Vi presenterar en modell för taggning av gen och protein nämner från text med hjälp av den probabilistiska sekvens taggning ramar villkorliga slumpmässiga fält (CRFs). Villkorliga slumpmässiga fält modellerar sannolikheten P(t) för en taggsekvens givet en observationssekvens direkt, och har tidigare använts framgångsrikt för andra taggningsuppgifter. CRF:s mekanik och deras förhållande till maximal entropi diskuteras i detalj. Vi använder en rad olika funktioner som innehåller standard ortografiska funktioner kombinerat med expertfunktioner i form av gen och biologiska termer lexikon för att uppnå en precision på 86,4% och återkalla 78,7%. En analys av hur modellens olika egenskaper har bidragit ges.
REF använde villkorliga slumpmässiga fält för att extrahera gen- och proteinomnämnanden från biomedicinska texter.
Identifying gene and protein mentions in text using conditional random fields
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}