Motivering. Tekniker för bearbetning av naturligt språk (NLP) används för att extrahera information automatiskt från datorläsbar litteratur. I biologin är identifieringen av termer som motsvarar biologiska ämnen (t.ex. gener och proteiner) ett nödvändigt steg som föregår tillämpningen av andra NLP-system som extraherar biologisk information (t.ex. protein-proteininteraktioner, genregleringshändelser och biokemiska vägar). Vi har utvecklat GPmarkup (för ''gene/protein-full namnmark up''), ett programvarusystem som automatiskt identifierar gen/proteintermer (dvs symboler eller fullständiga namn) i MEDLINE abstracts. Som en del av märkningsprocessen genererade vi också automatiskt en kunskapskälla för parade gen/proteinsymboler och fullständiga namn (t.ex. LARD för lymfocyt-associerad dödsreceptor) från MEDLINE. Vi fann att många av paren i vår kunskapskälla inte finns i den nuvarande GenBank-databasen. Därför kan våra metoder också användas för automatisk lexikongenerering. Resultat. GPmarkup har 73% recall och 93% precision i att identifiera och markera upp gen / protein termer i MEDLINE abstracts. Tillgänglighet: Ett slumpmässigt urval av gen/protein symboler och fullständiga namn och ett urval av markerade abstracts kan ses på
Yu m.fl. REF kombinerade mönsterigenkänning och kunskapsbaserade metoder för att identifiera gen/proteintermer i MEDLINE abstracts.
Automatically Identifying Gene/Protein Terms in MEDLINE Abstracts
{'venue': 'Journal of Biomedical Informatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}