ABSTRACT Att automatiskt identifiera proteinnamn från den vetenskapliga litteraturen är en förutsättning för den ökande efterfrågan på data-mining denna rikedom av information. Befintliga metoder bygger på ordböcker, regler och maskininlärning. Här introducerade vi ett nytt system som kombinerar ett förbearbetnings-lexikon- och regelbaserat filtreringssteg med flera separat utbildade vektormaskiner (SVM) för att identifiera proteinnamn i MEDLINE abstracts. Resultat: Vårt nya taggningssystem NLProt kan extrahera proteinnamn med en precision (noggrannhet) på 75% vid en recall (täckning) på 76% efter träning på en corpus, som användes tidigare av andra grupper och innehåller 200 kommenterade abstracts. För vår uppskattning av ihållande prestanda betraktade vi delvis identifierade namn som falska positiva. En viktig fråga som ofta ignoreras i litteraturen är redundansen i utvärderingsset. Vi föreslog vissa riktlinjer för att undanröja alltför bristfälliga överlappningar mellan utbildnings- och testuppsättningar. Tillämpningen av dessa nya riktlinjer, vårt program verkade betydligt överträffa andra metoder taggning protein namn. NLProt var så framgångsrik på grund av SVM-byggstenarna som lyckades utnyttja den lokala kontexten av proteinnamn i den vetenskapliga litteraturen. Vi utmanar att vårt system kan utgöra den mest allmänna och exakta metoden för att märka proteinnamn.
NLProt REF, ett system som kombinerar ett förbearbetningslexikon och regelbaserat filtreringssteg med flera separat utbildade vektormaskiner för att identifiera proteinnamn i MEDLINE abstracts, uppnådde F = 75% på YAPEX dataset.
Protein names precisely peeled off free text
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}