Motivering: Från det vetenskapliga samfundet har en hel del ansträngningar gjorts för att korrekt identifiera gen- och proteinnamn i text, medan mindre ansträngningar har gjorts för att korrekt identifiera kemiska namn. Ordboksbaserad termidentifiering har förmågan att känna igen den olika representationen av kemisk information i litteraturen och kartlägga kemikalierna till deras databasidentifierare. Resultat: Vi utvecklade en ordbok för identifiering av små molekyler och läkemedel i text, som kombinerar information från UMLS, MeSH, ChEBI, DrugBank, KEGG, HMDB och ChemIDplus. Regelbaserad termfiltrering, manuell kontroll av mycket frekventa termer och disambigeringsregler tillämpades. Vi testade den kombinerade ordboken och de ordböcker som härrör från de enskilda resurserna på en kommenterad corpus, och avsluta följande: (i) var och en av de olika bearbetning steg öka precisionen med en mindre förlust av återkallande; (ii) den totala prestandan för den kombinerade ordboken är acceptabel (precision 0.67, återkalla 0,40 (0.80 för triviala namn); (iii) den kombinerade ordboken utförs bättre än ordboken i den kemiska igenkännaren OSCAR3; (iv) prestandan för en ordbok baserad enbart på ChemIDplus är jämförbar med prestandan för den kombinerade ordboken. Tillgänglighet: Den kombinerade ordboken är fritt tillgänglig som XML-fil i formatet Simple Knowledge Organization System på webbplatsen
Hettne m.fl. REF utvecklade en regelbaserad metod avsedd för termfiltrering och disambigering.
A dictionary to identify small molecules and drugs in free text
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}