Bakgrund: Utvinning av namn (NE) är en av de mest grundläggande och viktiga uppgifterna vid uthämtning av biomedicinsk information. Det handlar om att identifiera vissa enheter från text och deras klassificering i vissa fördefinierade kategorier. I den biomedicinska gemenskapen finns det ännu ingen allmän enighet om namngiven enhet (NE) notation; därför är det mycket svårt att jämföra befintliga system på grund av corpus inkompatibiliteter. På grund av detta problem kan vi inte också utnyttja fördelarna med att använda olika corpora tillsammans. I vårt nuvarande arbete behandlar vi frågorna om corpus kompatibilitet, och använder en enda objektiv optimering (SOO) baserad klassifier ensemble teknik som använder sökförmågan hos genetisk algoritm (GA) för NE extraktion i biomedicin. Vi antar att tillförlitligheten av förutsägelser för varje klassificering skiljer sig mellan de olika outputklasserna. Vi använder Conditional Random Field (CRF) och Support Vector Machine (SVM) ramverk för att bygga ett antal modeller beroende på de olika representationerna av uppsättningen av funktioner och / eller funktionsmallar. Det bör noteras att vi försökte extrahera funktionerna utan att använda någon djup domän kunskap och / eller resurser. För att bedöma utmaningarna i corpus kompatibilitet experimenterar vi med de olika referensdataseten och deras olika kombinationer. Jämförelseresultat med befintliga metoder visar den använda teknikens effektivitet. GA-baserad ensemble uppnår cirka 2 % prestandaförbättringar jämfört med de enskilda klassificeringarna. Nedbrytning i prestanda på den integrerade corpus visar tydligt svårigheterna med uppgiften. Slutsatser: Sammanfattningsvis uppnår vår använda ensemblebaserade metod de senaste prestandanivåerna för enhetsextraktion i tre olika typer av biomedicinska datauppsättningar. De möjliga orsakerna till bättre resultat i vårt använda tillvägagångssätt är (i). Användning av variation och rika egenskaper som beskrivs i underavsnittet "Features for named entity extrahation", ii) användning av GA-baserad klassificeringsensembleteknik för att kombinera resultaten från flera klassificeringar.
Ekbal m.fl. REF tydde på att tillförlitligheten hos förutsägelserna för varje klassificeringsgrundare varierade beroende på antalet olika resultatutbildningar.
Biomedical named entity extraction: some issues of corpus compatibilities
{'venue': 'SpringerPlus', 'journal': 'SpringerPlus', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}