Motivering: Kemiska föreningar som små signalmolekyler eller andra biologiska aktiva kemiska ämnen är en viktig entitetsklass i life science-publikationer och patent. Flera representationer och nomenklaturer för kemikalier som SMILES, InChI, IUPAC eller triviala namn finns. Endast SmILES och InChI namn tillåter en direkt struktur sökning, men i biomedicinska texter triviala namn och IUPAC som namn används oftare. Även triviala namn kan hittas med ett lexikon-baserat tillvägagångssätt och på ett sådant sätt mappas till deras motsvarande strukturer, är det inte möjligt att räkna upp alla IUPAC namn. I detta arbete presenterar vi en ny maskininlärningsmetod baserad på villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för att hitta omnämnanden av IUPAC och IUPAC-liknande namn i vetenskaplig text samt dess utvärdering och konverteringsgraden med tillgängliga namn-till-struktur verktyg. Resultat: Vi presenterar en IUPAC namnkännare med ett F 1 mått på 85,6% på en MEDLINE corpus. Utvärderingen av olika CRF-order och kvittningsorder visar hur viktiga dessa parametrar är. En utvärdering av handvalda patentsektioner som innehåller stora uppräkningar och termer med blandad nomenklatur visar goda resultat i dessa fall (F 1 åtgärd 81,5 %). Resterande problem med erkännande är att upptäcka korrekta gränser för de typiskt långa termerna, särskilt när de förekommer inom parenteser eller uppräkningar. Vi visar skalbarheten av vårt genomförande genom att ge resultat från en fullständig MedLINE körning. Tillgänglighet: Vi planerar att publicera corpora, annotation riktlinje samt villkorlig slumpmässig fältmodell som en UIMA komponent.
REF använde en CRF för utvinning av IUPAC- och IUPAC-liknande kemiska enheter.
Detection of IUPAC and IUPAC-like chemical names
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}