Vi beskriver utvecklingen av ett system för igenkänning av kemiska enheter och dess tillämpning i CHEMDNER-patentspåret för BioCreative 2015. Denna samhällsutmaning omfattar ett ämne i patent (CEMP) erkännande uppgift och en kemisk Passage Detection (CPD) klassificering uppgift. Vi tog upp båda uppgifterna genom ett ensemblesystem som kombinerar ett lexikonbaserat tillvägagångssätt med ett statistiskt. För detta ändamål har prestandan hos flera lexiska resurser bedömts med hjälp av Peregrine, vår open-source indexing motor. Vi kombinerade våra ordlista-baserade resultat på patent corpus med resultaten av tmChem, en kemisk kännare med hjälp av en villkorlig slumpmässig fältklassificering. För att förbättra prestandan för tmChem använde vi ytterligare tre funktioner, viz. Del av taltaggar, lemmas och ordvektorkluster. Vid utvärdering av träningsdata erhöll vårt slutliga system en F-poäng på 85,21% för CEMP-uppgiften och en noggrannhet på 91,53% för CPD-uppgiften. På testuppsättningen, det bästa systemet rankas sjätte bland 21 lag för CEMP med en F-poäng på 86.82%, och andra bland nio lag för CPD med en noggrannhet på 94.23%. Skillnaderna i prestanda mellan det bästa ensemblesystemet och statistiksystemet var små. Databasadress: http://biosemantics.org/chemdner-patent V C Författaren(erna)
För att utföra kemisk NER på CHEMD-NER patent corpus föreslog REF en ensemble metod som kombinerar en blick-baserad metod och en modifierad version av tmChem.
Chemical entity recognition in patents by combining dictionary-based and statistical approaches