Bakgrund: Konceptigenkänning är en viktig uppgift vid biomedicinsk informationsextrahering och innebär flera komplexa och olösta utmaningar. Utvecklingen av sådana lösningar utförs vanligtvis på ett ad hoc-mässigt sätt eller med hjälp av allmänna ramverk för informationsutvinning, som inte är optimerade för den biomedicinska domänen och normalt kräver integrering av komplexa externa bibliotek och/eller utveckling av anpassade verktyg. Resultat: I denna artikel presenteras Neji, en öppen källkodsram optimerad för biomedicinsk konceptigenkänning byggd kring fyra viktiga egenskaper: moduläritet, skalbarhet, hastighet och användbarhet. Den integrerar moduler för biomedicinsk naturlig språkbehandling, såsom mening delning, tokenization, lemmatization, del-av-tal taggning, bitning och beroende tolkning. Konceptigenkänning ges genom ordlista matchning och maskininlärning med normaliseringsmetoder. Neji integrerar också ett innovativt koncept trädimplementering, stödja överlappande konceptnamn och respektive disambiguation tekniker. De mest populära inmatnings- och utdataformaten, nämligen Pubmed XML, IeXML, CoNLL och A1, stöds också. Utöver de inbyggda funktionerna kan utvecklare och forskare implementera nya bearbetningsmoduler eller rörledningar, eller använda det medföljande kommandoradsgränssnittet för att bygga sina egna lösningar och tillämpa de lämpligaste teknikerna för att identifiera heterogena biomedicinska begrepp. Neji utvärderades mot tre guld standard corpora med heterogena biomedicinska begrepp (CRAFT, AnEM och NCBI sjukdom corpus), uppnå resultat med hög prestanda på namngivna enhet igenkänning (F1-mått för överlappning matchning: art 95%, cell 92%, cellulära komponenter 83%, gen och proteiner 76%, kemikalier 65%, biologiska processer och molekylära funktioner 63%, sjukdomar 85%, och anatomiska enheter 82%) och på enhet normalisering (F1-mått för överlappning namn matchning och korrekt identifierare ingår i den returnerade listan över identifierare: arter 88%, cell 71%, cellulära komponenter 72%, gen och proteiner 64%, kemikalier 53%, och biologiska processer och molekylära funktioner 40%). Neji tillhandahåller snabb och flertrådig databehandling, med noteringar upp till 1200 meningar/sekund vid användning av ordboksbaserad begreppsidentifiering. Slutsatser: Med tanke på de funktioner och underliggande egenskaper som tillhandahålls anser vi att Neji är ett viktigt bidrag till det biomedicinska samhället, vilket effektiviserar utvecklingen av komplexa konceptigenkänningslösningar. Neji finns fritt tillgänglig på http://bioinformatics.ua.pt/neji.
Hybriden notator, Neji, med hjälp av både ordbok-matchning och maskininlärning metoder, överträffade Whatizit på CRAFT corpus REF.
A modular framework for biomedical concept recognition
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}