Läkemedelskemi patent innehåller rik information om kemiska föreningar. Även om stora ansträngningar har gjorts för att utvinna kemiska enheter ur vetenskaplig litteratur, är ett begränsat antal patentutvinningssystem allmänt tillgängliga, förmodligen på grund av bristen på stora manuellt kommenterade corpora. För att påskynda utvecklingen av system för informationsextraktion för läkemedelskemiska patent organiserade BioCreative V-utmaningen 2015 ett spår av kemikalie- och läkemedelsnamn Entity Recognition from patent text (CHEMDNER patent). Detta spår omfattade tre enskilda deluppgifter: (i) Kemiska Entitetsigenkänning i patent (CEMP), (ii) Kemisk Passage Detection (CPD) och (iii) Gene och Protein Related Object (GPRO). Vi deltog i de två deluppgifterna CEMP och CPD med hjälp av maskininlärningssystem. Våra maskininlärning-baserade system använde algoritmer av villkorade slumpmässiga fält (CRF) och strukturerade stöd vektor maskiner (SSVMs), respektive. För att förbättra NER-systemens prestanda föreslogs två strategier för funktionsteknik: (i) domänkunskapsegenskaper hos ordböcker, kemiska strukturmönster och semantisk typinformation som finns i samband med kandidatkemikalien och (ii) oövervakade funktionsinlärningsalgoritmer för att generera ordrepresentationsfunktioner av Brown-kluster och ett nytt binäriserat ord inbäddat för att förbättra systemets allmänna användbarhet. Dessutom gav systemet output för CPD-uppgiften baserat på patenttitlar och abstracts med kemikalier som erkändes i CEMP-uppgiften. Effekterna av de föreslagna funktionsstrategierna på båda systemen för maskininlärning undersöktes. Vårt bästa system uppnådde den näst bästa prestandan bland 21 deltagande team i CEMP med en precision på 87,18%, en återkallelse av 90,78% V C Författaren(s) 2016. Publicerad av Oxford University Press. Detta är en Open Access-artikel som distribueras enligt villkoren i Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), som tillåter obegränsad återanvändning, distribution och reproduktion i alla medier, förutsatt att det ursprungliga verket vederbörligen citeras. (sidnummer ej för citeringsändamål)
Referensreferensreferens använder villkorade slumpmässiga fält (CRF) och strukturstöd vektormaskiner (SSVM) för att göra kemisk enhet nämna igenkänning i patienter och kemisk passage detektion.
Chemical named entity recognition in patents by domain knowledge and unsupervised feature learning