Motivering: Tagging gen och genprodukt nämner i vetenskaplig text är ett viktigt första steg i litteraturutvinning. I den här artikeln beskriver vi i detalj vår gen nämner tagger deltog i BioCreative 2 utmaning och analysera vad som bidrar till dess goda prestanda. Vår tagger är baserad på den villkorliga slumpmässiga fältmodellen (CRF), den mest dominerande metoden för genen nämner taggning uppgift i BioCreative 2. Vår tagger är intressant eftersom den uppnådde högsta F-poäng bland CRF-baserade metoder och andra över allt. Dessutom fick vi våra resultat genom att mest tillämpa open source-paket, vilket gör det enkelt att duplicera våra resultat. Resultat: Vi beskriver först i detalj hur vi utvecklade vår CRF-baserade tagger. Vi designade en mycket hög dimension funktion som innehåller det mesta av information som kan vara relevant. Vi tränade dubbelriktade CRF-modeller med samma uppsättning funktioner, den ena tillämpar framåttolkning och den andra bakåt, och integrerade två modeller baserade på utgångspoäng och ordboksfiltrering. En av de mest framträdande faktorerna som bidrar till det goda resultatet av vår tagger är integrationen av en ytterligare bakåtvänd tolkningsmodell. Enligt definitionen av CRF verkar det dock som om en CRF-modell är symmetrisk och dubbelriktad parseringsmodell kommer att ge samma resultat. Vi visar att på grund av olika funktionsinställningar kan en CRF-modell vara asymmetrisk och funktionsinställningen för vår tagger i BioCreative 2 inte bara ger olika resultat utan också ger bakåtvända parsing-modeller små men konstanta fördelar jämfört med framåttolkningsmodellen. För att fullt ut utforska potentialen att integrera dubbelriktade parsing modeller, tillämpade vi olika asymmetriska funktioner inställningar för att generera många dubbelriktade parsing modeller och integrera dem baserat på resultaten. Experimentella resultat visar att denna integrerade modell kan uppnå ännu högre F-poäng enbart baserat på utbildningen corpus för gen nämner märkning. Tillgänglighet: Datauppsättningar, program och en on-line-tjänst av vår gen nämner tagger kan nås på
Hsu m.fl. REF integrerar två olika riktningar av tolkning CRF modeller, bakåt och framåt, och valde en sammansatt utgång poäng baserat på två resultat.
Integrating high dimensional bi-directional parsing models for gene mention tagging
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}