ABSTRACT MedLINE-databasen av biomedicinska abstracts innehåller vetenskaplig kunskap om tusentals interagerande gener och proteiner. Automatiserad textbehandling kan underlätta förståelsen och syntesen av denna värdefulla information. Den grundläggande uppgiften att identifiera gen- och proteinnamn är ett nödvändigt första steg mot att till fullo utnyttja den information som kodas i biomedicinsk text. Detta är fortfarande en utmanande uppgift på grund av oegentligheter och tvetydigheter i gen- och proteinnomenklaturen. Vi föreslår att man närmar sig upptäckten av gen- och proteinnamn i vetenskapliga abstracts som del-av-tal taggning, den mest grundläggande formen av språklig corpus annotation. Resultat: Vi presenterar en metod för att märka gen- och proteinnamn i biomedicinsk text med hjälp av en kombination av statistiska och kunskapsbaserade strategier. Denna metod innehåller automatiskt genererade regler från en transformationsbaserad del-av-talger, och manuellt genererade regler från morfologiska ledtrådar, lågfrekventa trigram, indikatortermer, suffix och del-av-tal information. Resultaten av ett experiment på en test corpus av 56K MEDLINE dokument visar att vår metod för att extrahera gen- och proteinnamn kan tillämpas på stora uppsättningar av MEDLINE abstrakter, utan behov av särskilda villkor eller mänskliga experter att predeterminera relevanta undergrupper.
Till exempel föreslog REF en metod för att identifiera gen (och proteinnamn) med hjälp av både heuristiska och statistiska strategier.
Tagging gene and protein names in biomedical text
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}