Motivering: Anatomiska entiteter som sträcker sig från subcellulära strukturer till organsystem är centrala för biomedicinsk vetenskap, och omnämnanden av dessa entiteter är nödvändiga för att förstå den vetenskapliga litteraturen. Trots omfattande ansträngningar för att automatiskt analysera olika aspekter av biomedicinsk text har det endast gjorts få studier med fokus på anatomiska entiteter, och inga särskilda metoder för att lära sig att automatiskt känna igen anatomiska entiteter som nämns i fri-form text har införts. Resultat: Vi presenterar AnatomyTagger, ett maskininlärning-baserat system för anatomisk enhet nämna erkännande. Systemet innehåller ett brett spektrum av metoder som föreslås för att gynna märkning, inklusive användningen av Unified Medical Language System (UMLS)- och Open Biomedical Ontologies (OBO)-baserade lexiska resurser, ordrepresentationer som orsakas av omärkt text, statistisk Truecasing och icke-lokala funktioner. Vi utbildar och utvärderar systemet på en nyinrättad corpus som väsentligt sträcker sig över tidigare tillgängliga resurser, och tillämpar den resulterande tagger att automatiskt kommentera hela open access vetenskapliga domän litteratur. Analyserna har använts för att utöka de tjänster som tillhandahålls av Europa-PubMed Centrals litteraturdatabas. Tillgänglighet och genomförande: Alla verktyg och resurser som införs i detta arbete finns tillgängliga på http://nactem.ac.uk/anatomytagger. Därefter presenterar vi den ontologiska grunden, uppgiftsinställningen och grundläggande systemarkitektur som tillämpas i vårt arbete.
Maskininlärning-baserad anatomisk entitetsigenkänning har studerats av Pyysalo et al. REF, och de konstruerade ett lexikon med hjälp av resurser tillgängliga i den öppna biomedicinska ontologier (OBO) arkiv.
Anatomical entity mention recognition at literature scale
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}