Uppgiften att erkänna biomedicinska namngivna enheter i naturliga språkdokument som kallas biomedicinsk namngiven enhet Erkännande (NER) är fokus för många forskare på grund av komplex karaktär av sådana texter. Denna komplexitet omfattar frågor om tecken-nivå, ordnivå och ordföljdsvariationer. I denna studie föreslås ett tillvägagångssätt för att känna igen gen- och proteinnamn som hanterar ovanstående frågor. I likhet med tidigare relaterade arbeten bygger vår strategi på antagandet att ett namngivet företag sker inom en substantivgrupp. Styrkan i vårt föreslagna tillvägagångssätt ligger i en statistisk karaktärsbaserad Syntaxlikhetsalgoritm (SCSS) som mäter likheten mellan de extraherade kandidaterna och de välkända biomedicinska namngivna enheterna från GENIA V3.0 corpus. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas och resultaten är nöjda. För erkännanden av både gen- och proteinnamn uppnådde vi 97,2 % för precision (P), 95,2 % för återkallande (R) och 96,1 för F-mätning. Medan vi fick 98,1 % för P, 97,5 % för R och 97,7 för F-åtgärd.
Det arbete som föreslås i REF syftar till att förbättra prestandan hos enhetsextrahering med hjälp av algoritmen för statistisk karaktärsbaserad syntaxlikhet (SCSS).