Omnämnande uppgifter: Wei, Q., Chen, T., Xu, R. m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m.  Erkännandet av sjukdoms- och kemiska namngivna enheter i vetenskapliga artiklar är en mycket viktig deluppgift vid informationsextrahering inom det biomedicinska området. På grund av sjukdomsnamnens mångfald och komplexitet är erkännandet av namngivna sjukdomar snarare svårare än av kemiska namn. Även om det finns några anmärkningsvärda kemiska namngivna system för igenkänning av enheter som finns tillgängliga online, såsom ChemSpot och tmChem, är de allmänt tillgängliga system för igenkänning av sjukdom namngivna enheter sällsynta. Denna artikel presenterar ett system för sjukdom som heter enhetsigenkänning (DNER) och normalisering. För det första utvecklas två separata DNER-modeller. En är baserad på villkorliga slumpmässiga fält modell med en regelbaserad efterbehandling modul. Den andra bygger på de dubbelriktade återkommande neurala nätverken. Sedan de namngivna enheter som erkänns av var och en av DNER-modellen matas in i en stöd vektor maskin klassificerare för att kombinera resultat. Slutligen, varje erkänd sjukdom namngivna enhet normaliseras till en medicinsk ämne rubrik sjukdom namn genom att använda en vektor utrymme modell baserad metod. Experimentella resultat visar att med hjälp av 1000 PubMed abstracts för utbildning uppnår vårt föreslagna system ett F1-mått på 0,8428 på omnämnandesnivå respektive 0,7804 på konceptnivå på testdata från den kemiska sjukdomsrelationen i BioCreative V.
Wei och Al. REF utvecklade ett ensemblebaserat system för Disease-NER.
Disease named entity recognition by combining conditional random fields and bidirectional recurrent neural networks
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}