Bakgrund: Automatiskt erkännande av biomedicinska namn är en viktig uppgift i biomedicinsk information utvinning, presenterar flera komplexa och olösta utmaningar. Under de senaste åren har olika lösningar genomförts för att ta itu med detta problem. Begränsningar när det gäller systemegenskaper, anpassning och användbarhet hindrar dock fortfarande deras bredare tillämpning utanför text mining forskning. Resultat: Vi presenterar Gimli, en öppen källkod, toppmodernt verktyg för automatisk igenkänning av biomedicinska namn. Gimli innehåller en utökad uppsättning implementerade och användarväljbara funktioner, såsom ortografiska, morfologiska, språkliga, samband och ordboksbaserade. En enkel och snabb metod för att kombinera olika utbildade modeller finns också. Gimli uppnår en F-åtgärd på 87,17 % för GENETAG och 72,23 % för JNLPBA corpus, vilket i hög grad överträffar befintliga lösningar med öppen källkod. Slutsatser: Gimli är en off-the-shälf, redo att använda verktyg för namngiven enhet erkännande, tillhandahålla utbildade och optimerade modeller för erkännande av biomedicinska enheter från vetenskaplig text. Det kan användas som en kommandorad verktyg, erbjuder full funktionalitet, inklusive utbildning av nya modeller och anpassning av funktionen uppsättning och modellparametrar genom en konfigurationsfil. Avancerade användare kan integrera Gimli i sina arbetsflöden för textbrytning genom det medföljande biblioteket och utöka eller anpassa dess funktioner. Baserat på de underliggande systemegenskaperna och funktionaliteten, både för slutanvändare och utvecklare, och på de rapporterade prestandaresultaten, anser vi att Gimli är en toppmodern lösning för biomedicinsk NER, som bidrar till snabbare och bättre forskning inom området. Gimli är fritt tillgänglig på
Gimli REF är en öppen källkod och högpresterande lösning för biomedicinsk namngiven enhet erkännande på vetenskapliga dokument, som stöder automatisk erkännande av gen, proteiner, DNA, RNA och celldomännamn.
Gimli: open source and high-performance biomedical name recognition
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}