Protein namnextraktion, en av de grundläggande uppgifterna i automatisk utvinning av information från biologiska texter, förblir utmanande. I denna uppsats utforskar vi användningen av två olika maskininlärningsmetoder och presenterar resultaten av de genomförda experimenten. I den första metoden används Bigram språkmodell för att extrahera proteinnamn. I det senare använder vi en automatisk regelinlärningsmetod som kan identifiera proteinnamn som finns i de biologiska texterna. I båda fallen generaliserar vi proteinnamn genom att använda hierarkiskt kategoriserade syntaktiska tokentyper. Vi utförde våra experiment på två olika dataset. Vår första metod baserad på Bigram språkmodell uppnådde en F-poäng på 67,7% på YAPEX dataset och 66,8% på GENIA corpus. Den utvecklade metoden för regelinlärning erhöll 61,8% F-poäng på YAPEX-datauppsättningen och 61,0% på GENIA corpus. Resultaten av de jämförande försöken visar att båda metoderna är tillämpliga på uppgiften automatisk protein namnextraktion, en förutsättning för storskalig bearbetning av biomedicinsk litteratur.
Tater m.fl. (2009) föreslog användning av två olika maskininlärningsmetoder för proteinnamnextraktion REF.
Two learning approaches for protein name extraction
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}