ABSTRACT MedLINE-databasen av biomedicinska abstracts innehåller vetenskaplig kunskap om tusentals interagerande gener och proteiner. Automatiserad textbehandling kan underlätta förståelsen och syntesen av denna värdefulla information. Den grundläggande uppgiften att identifiera gen- och proteinnamn är ett nödvändigt första steg mot att till fullo utnyttja den information som kodas i biomedicinsk text. Detta är fortfarande en utmanande uppgift på grund av oegentligheter och tvetydigheter i gen- och proteinnomenklaturen. Vi föreslår att man närmar sig upptäckten av gen- och proteinnamn i vetenskapliga abstracts som del-av-tal taggning, den mest grundläggande formen av språklig corpus annotation. Resultat: Vi presenterar en metod för att märka gen- och proteinnamn i biomedicinsk text med hjälp av en kombination av statistiska och kunskapsbaserade strategier. Denna metod innehåller automatiskt genererade regler från en transformationsbaserad del-av-talger, och manuellt genererade regler från morfologiska ledtrådar, lågfrekventa trigram, indikatortermer, suffix och del-av-tal information. Resultaten av ett experiment på en test corpus av 56K MEDLINE dokument visar att vår metod för att extrahera gen- och proteinnamn kan tillämpas på stora uppsättningar av MEDLINE abstrakter, utan behov av särskilda villkor eller mänskliga experter att predeterminera relevanta undergrupper.
Tanabe och Wilbur REF föreslog ABGene-system som använder både statistiska och kunskapsbaserade strategier för att hitta gen- och proteinnamn.
Tagging gene and protein names in biomedical text
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}