Motivering: Textutvinning har blivit ett viktigt verktyg för biomedicinsk forskning. Den mest grundläggande text-mining uppgiften är erkännandet av biomedicinska namngivna enheter (NER), såsom gener, kemikalier och sjukdomar. Nuvarande NER-metoder bygger på fördefinierade funktioner som försöker fånga specifika ytegenskaper hos entitetstyper, egenskaper hos det typiska lokala sammanhanget, bakgrundskunskap och språklig information. De modernaste verktygen är företagsspecifika, eftersom ordböcker och empiriskt optimala uppsättningar av funktioner skiljer sig åt mellan olika typer av företag, vilket gör deras utveckling kostsam. Dessutom är funktioner ofta optimerade för en specifik guld standard corpus, vilket gör extrapolering av kvalitetsåtgärder svårt. Resultat: Vi visar att en helt generisk metod baserad på djupinlärning och statistiska ordinslag (så kallade långsiktiga korttidsminnesnätverksvillkorliga slumpmässiga fält (LSTM-CRF)) överträffar state-of-the-art entity-specifika NER-verktyg, och ofta med stor marginal. I detta syfte jämförde vi LSTM-CRF:s prestanda på 33 datamängder som täcker fem olika enhetsklasser med prestandan hos förstklassiga NER-verktyg och en enhetsagnostisk CRF-implementering. I genomsnitt ligger F1-poängen för LSTM-CRF 5 % över utgångsvärdet, främst på grund av en kraftig ökning av återkallandet. Tillgänglighet och genomförande: Källkoden för LSTM-CRF finns på https://github.com/glample/tagger och länkarna till corpora finns på https://corposaurus.github.io/corpora/. Kontaktperson: habibiima@informatik.hu-berlin.de i44 M.Habibibi et al.
Habibi m.fl. REF visade att en helt generisk metod baserad på djupinlärning och statistiska ord inbäddningar överträffade Bio-NER-verktyg, och ofta med stor marginal.
Deep learning with word embeddings improves biomedical named entity recognition
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}