Bakgrund: I biomedicinska artiklar är en namngiven enhetsigenkänningsteknik (NER) som identifierar enhetsnamn från texter ett viktigt element för att extrahera biologisk kunskap från artiklar. Efter att NER tillämpas på artiklar är nästa steg att normalisera de identifierade namnen till standardbegrepp (dvs. sjukdomsnamn kartläggs till National Library of Medicine's Medical Subject Rubrikes disease terms). I biomedicinska artiklar är många entitetsnormaliseringsmetoder beroende av domänspecifika ordböcker för att lösa synonymer och förkortningar. Men ordböckerna är inte heltäckande utom för vissa enheter såsom gener. Under de senaste åren har biomedicinska artiklar ackumulerats snabbt, och neurala nätverksbaserade algoritmer som innehåller en stor mängd omärkta data har visat sig ha stor framgång i flera problem med behandling av naturligt språk. Resultat: I denna studie föreslår vi ett tillvägagångssätt för att normalisera biologiska enheter, såsom sjukdomsnamn och växtnamn, genom att använda ordinbäddningar för att representera semantiska utrymmen. För sjukdomar användes utbildningsdata från National Center for Biotechnology Information (NCBI) sjukdomskorpus och omärkta data från PubMed abstracts för att konstruera ordrepresentationer. För växter, en tränings corpus som vi manuellt konstruerat och omärkt PubMed abstracts användes för att representera ordvektorer. Vi visade att det föreslagna tillvägagångssättet gick bättre än att bara använda träningskort eller endast omärkta data och visade att normaliseringsnoggrannheten förbättrades genom att använda vår modell även när lexikonen inte var heltäckande. Vi fick F-poäng på 0,808 respektive 0,690 för normalisering av NCBI-sjukdomen corpus respektive manuellt konstruerade växtkorpus. Vi utvärderade vidare vår strategi med hjälp av en datauppsättning i sjukdom normalisering uppgift BioCreative V utmaning. När bara sjukdomen corpus användes som en ordbok, vårt tillvägagångssätt betydligt överträffade det bästa systemet för uppgiften. Slutsatser: Det föreslagna tillvägagångssättet visar på robusta resultat för att normalisera biologiska enheter. Den manuellt konstruerade växten corpus och den föreslagna modellen finns tillgängliga på http://gcancer.org/plant respektive http://gcancer.org/ normalisering.
Cho m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett halvövervakat tillvägagångssätt som underlättar inbäddning av ord för att representera semantiska utrymmen för normalisering av biomedicinska enheter såsom sjukdomsnamn och växtnamn och fick lovande resultat.
A method for named entity normalization in biomedical articles: application to diseases and plants
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}