Bakgrund: I denna artikel beskrivs en högupplösande, högprecisionsmetod för utvinning av biomedicinska enheter från vetenskapliga artiklar. Metod: Tillvägagångssättet använder en tvåstegs pipeline, som kombinerar en ordbok-baserad enhet igenkännare med en maskininlärning klassificerare. För det första noterar OGER-enheten, som har en fördomsfull inställning till hög recall, de termer som förekommer i utvalda domän ontologier. Därefter använder Distiller-ramverket denna information som en funktion för en maskininlärningsalgoritm för att endast välja de relevanta enheterna. För detta steg jämför vi två olika övervakade maskininlärningsalgoritmer: Villkorliga Random Fields och Neural Networks. I en in-domänutvärdering med CRAFT corpus testar vi de kombinerade systemens prestanda när man känner igen kemikalier, celltyper, cellkomponenter, biologiska processer, molekylära funktioner, organismer, proteiner och biologiska sekvenser. Vårt bästa system kombinerar lexikonbaserad kandidatgeneration med Neural-Network-baserad filtrering. Det uppnår en total precision på 86 % vid en återkallelse av 60 % av den namngivna enheten erkännande uppgift, och en precision på 51 % vid en återkallelse av 49 % av begreppet erkännande uppgift. Slutsats: Dessa resultat är enligt vår kännedom de bästa som hittills rapporterats i just denna uppgift.
Basadella et al REF beskrev ett system som förlitar sig på hög-recall ordbok uppslagsverk följt av en högprecision maskininlärning klassificerare.
Entity recognition in the biomedical domain using a hybrid approach
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}