Under de senaste åren har erkännandet av semantiska typer från den biomedicinska vetenskapliga litteraturen fokuserats på namngivna enheter som protein- och gennamn (PGN) och gen ontologitermer (GO-termer). Andra semantiska typer som sjukdomar har inte fått samma uppmärksamhet. Olika lösningar har föreslagits för att identifiera sjukdomsnämnda enheter i den vetenskapliga litteraturen. Medan matcha terminologin med språkmönster lider av lågt minne (t.ex., Whatizit) andra lösningar använder morpho-syntactic funktioner för att bättre täcka hela omfattningen av terminologiska variabilitet (t.ex. MetaMap). För närvarande, MetaMap som tillhandahålls från National Library of Medicine (NLM) är den toppmoderna lösningen för annotation av begrepp från UMLS (Unid Medical Language System) i litteraturen. Inte desto mindre har dess resultat ännu inte utvärderats på en kommenterad corpus. Dessutom har hittills små ansträngningar gjorts för att generera en kommenterad datauppsättning som kopplar sjukdomsenheter i text till sjukdomsposter i en databas, tesaurus eller ontologi och som kan fungera som en guldstandard för att jämföra textbrytningslösningar. Som en del av vårt forskningsarbete har vi tagit en corpus som har levererats tidigare för identifiering av associationer av gener till sjukdomar baserade på UMLS Metathesaurus och vi har omarbetat och omanmält corpus. Vi har samlat annoteringar för sjukdomsenheter från två kuratorer, analyserat deras oenighet (0,51 i kappa-statistik) och komponerat en enda kommenterad corpus för allmänt bruk. Därefter har tre lösningar för sjukdom namngiven enhet erkännande inklusive MetaMap tillämpats på corpus för att automatiskt kommentera det med UMLS Metathesaurus begrepp. De därpå följande kommentarerna har jämförts för att jämföra deras resultat. Den kommenterade corpus är allmänt tillgänglig på ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/software/textmining/corpora/diseases och kan fungera som riktmärke för andra system. Dessutom fann vi att uppslagning i ordboken redan ger konkurrenskraftiga resultat som tyder på att användningen av sjukdomsterminologi är mycket standardiserad under hela terminologin och litteraturen. MetaMap genererar exakta resultat på bekostnad av otillräcklig recall medan vår statistiska metod får bättre recall med en lägre precisionshastighet. Ännu bättre resultat i fråga om precision uppnås genom att minst två av de tre metoder som leder, men detta tillvägagångssätt minskar åter återkallandet. Sammantaget ger vår analys en bättre förståelse för komplexiteten i sjukdomsanteckningar i litteraturen. MetaKarta och den ordboksbaserade metoden är tillgängliga
Såvitt vi vet utvecklades den enda offentligt tillgängliga corpusen för sjukdomsidentifiering i litteraturen av REF.
Assessment of disease named entity recognition on a corpus of annotated sentences
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}