Recognition of protein/gene names from text using an ensemble of classifiers.
Recognition of protein/gene names from text using an ensemble of classifiers.
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使用分类器集合从文本中识别蛋白质/基因名称。
DOI：
10.1186/1471-2105-6-s1-s7
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发表时间：
2005
影响因子：
3
通讯作者：
Tan, SH
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou, GD;Shen, D;Zhang, J;Su, J;Tan, SH
本文提出了一种用于生物医学名称识别的分类器集成，其中一个支持向量机和两个鉴别隐马尔可夫模型通过简单的多数投票策略有效地结合在一起。此外，我们还在系统中加入了三个后处理模块，包括缩写解析模块、蛋白质/基因名称精化模块和简单词典匹配模块，以进一步提高系统的性能。评估表明，在生物创意蛋白质/基因名称识别任务(任务1A)的封闭式评估中，我们的系统在10个系统中取得了最好的性能，平衡F度量为82.58。
This paper proposes an ensemble of classifiers for biomedical name recognition in which three classifiers, one Support Vector Machine and two discriminative Hidden Markov Models, are combined effectively using a simple majority voting strategy. In addition, we incorporate three post-processing modules, including an abbreviation resolution module, a protein/gene name refinement module and a simple dictionary matching module, into the system to further improve the performance. Evaluation shows that our system achieves the best performance from among 10 systems with a balanced F-measure of 82.58 on the closed evaluation of the BioCreative protein/gene name recognitiontask (Task 1A).