Evidensbaserad kostinformation representerad som ostrukturerad text är en viktig information som behöver nås för att hjälpa dietister att följa den nya kunskapen anländer dagligen med nypublicerade vetenskapliga rapporter. Olika metoder för namngiven igenkänning (NER) har tidigare införts för att ta fram användbar information från den biomedicinska litteraturen. De är fokuserade på exempelvis utvinning av gennamn, proteiner nämner, relationer mellan gener och proteiner, kemiska begrepp och relationer mellan läkemedel och sjukdomar. I detta dokument presenterar vi en ny NER-metod, drNER, för kunskapsutvinning av evidensbaserad kostinformation. Såvitt vi vet är detta det första försöket att utvinna kostkoncept. DrNER är en regelbaserad NER som består av två faser. Den första handlar om upptäckt och bestämning av de enheter som nämns, och den andra handlar om urval och utvinning av enheterna. Vi utvärderar metoden genom att använda textkorpora från heterogena källor, inklusive text från flera vetenskapligt validerade webbplatser och text från vetenskapliga publikationer. Utvärdering av metoden visade att drNER ger goda resultat och kan användas för kunskapsextraktion av evidensbaserade kostrekommendationer.
I REF presenteras en regelbaserad NER som används för IE från evidensbaserad kostrekommendation, kallad drNER, där bland annat livsmedelsenheter också var av intresse.
A rule-based named-entity recognition method for knowledge extraction of evidence-based dietary recommendations
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}