Den automatiska extraktionen av kemisk information från text kräver erkännande av kemisk enhet nämner som ett av sina viktigaste steg. Vid utveckling av övervakade namngivna system för enhetsigenkänning (NER) är det önskvärt att det finns ett stort, manuellt annoterat textkortus. Dessutom möjliggör stora korpora en robust utvärdering och jämförelse av olika metoder för att upptäcka kemikalier i dokument. Vi presenterar CHEMDNER corpus, en samling av 10 000 PubMed abstracts som innehåller totalt 84.355 kemiska enheter nämner märkta manuellt av experter kemi litteraturintendenter, enligt kommenterade riktlinjer specifikt definieras för denna uppgift. Sammanfattningarna av CHEMDNER corpus valdes ut för att vara representativa för alla större kemiska discipliner. Var och en av de kemiska enheter som nämns var manuellt märkt enligt sin struktur-associerade kemiska enhet nämna (SACEM) klass: förkortning, familj, formel, identifierare, multipel, systematisk och trivial. Svårigheten och konsekvensen av märkning av kemikalier i texten mättes med hjälp av en överenskommelse studie mellan annoterare, få en procentuell överenskommelse av 91. För en delmängd av CHEMDNER corpus (testuppsättningen på 3000 abstracts) tillhandahåller vi inte bara Gold Standard Manual annoteringar, utan nämner också automatiskt upptäckta av de 26 team som deltog i BioCreative IV CHEMDNER kemiska nämna igenkänning uppgift. Dessutom släpper vi CHEMDNER silver standard corpus av automatiskt extraherade omnämnanden från 17.000 slumpmässigt utvalda PubMed abstracts. En version av CHEMDNER corpus i BioC-format har också genererats. Vi föreslår en standard för nödvändig minimiinformation om enhetsanteckningar för uppbyggnad av domänspecifika corpora på kemiska och narkotikarelaterade enheter. Riktlinjerna för CHEMDNER-korpus och kommentarer finns på:
CHEMDNER corpus REF är de mest omfattande uppgifterna för utveckling av namngivna system för enhetsigenkänning (NER) inom det kemiska området.
The CHEMDNER corpus of chemicals and drugs and its annotation principles
{'venue': 'Journal of Cheminformatics', 'journal': 'Journal of Cheminformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}