ABSTRACT Sammanfattning: Protein namnextraktion är ett viktigt steg i gruvdrift biologisk litteratur. Vi beskriver två nya metoder för denna uppgift: semiCRFs och lexikon HMMs. SemiCRFs är en nyligen föreslagna förlängning till villkorade slumpmässiga fält (CRFs) som möjliggör mer effektiv användning av ordboksinformation som funktioner. Dictionary HMMs är en teknik där en ordbok omvandlas till en stor HMM som känner igen fraser från ordboken, liksom variationer av dessa fraser. Standardutbildningsmetoder för HMMs kan användas för att lära sig vilka varianter som ska erkännas. Vi jämförde prestandan av våra nya metoder med den av Max Entropy (MaxEnt) och normala CRFs på tre dataset, och förbättring erhölls för alla fyra metoder över de bäst publicerade resultaten för två av dataseten. CRFs och semiCRFs uppnådde högsta totala prestanda enligt den allmänt använda F-mått, medan ordboken HMMs gjorde det bästa på att hitta enheter som faktiskt visas i ordboken-måttet av mest intresse för vår avsedda ansökan. Tillgänglighet: Dictionary HMMs implementerades i Java. Algoritmer finns tillgängliga via ett informationsextraktionspaket MINORTHIRD på http://minorthird.sourceforge.net Kontakt: zkou@andrew.cmu.edu
En enhet typ extraktion, som kombinerar ordbok-baserad med övervakad inlärningstekniker, ordbok Hidden Markov Modeller (HMMs) representerar en teknik där en ordbok omvandlas till en stor HMM som känner igen fraser från ordboken, samt variationer av dessa fraser REF.
High-recall protein entity recognition using a dictionary
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}