Mining chemical information from open patents.
Mining chemical information from open patents.
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DOI：
10.1186/1758-2946-3-40
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发表时间：
2011-10-14
影响因子：
8.6
通讯作者：
Murray-Rust P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jessop DM;Adams SE;Murray-Rust P
链接开放数据提供了一个机会，通过提高其所依据的数据的可用性和可用性，极大地提高所有领域的科学质量。在化学领域，已发表的文献中提供了大量信息，其中绝大多数无法以机器可理解的格式提供。 PatentEye 是一个用于从专利文献中提取化学反应并将其语义化的原型系统，该系统已得到实施并进行了讨论。从 667 份专利文件中提取了总共 4444 个反应，其中包括欧洲专利局 (EPO) 10 周的出版物，在确定所用反应物的身份和数量方面，精确度为 78%，召回率为 64%，在产品识别方面，准确度为 92%。另外还捕获了作为产品表征数据报告的 NMR 谱。
Linked Open Data presents an opportunity to vastly improve the quality of science in all fields by increasing the availability and usability of the data upon which it is based. In the chemical field, there is a huge amount of information available in the published literature, the vast majority of which is not available in machine-understandable formats. PatentEye, a prototype system for the extraction and semantification of chemical reactions from the patent literature has been implemented and is discussed. A total of 4444 reactions were extracted from 667 patent documents that comprised 10 weeks' worth of publications from the European Patent Office (EPO), with a precision of 78% and recall of 64% with regards to determining the identity and amount of reactants employed and an accuracy of 92% with regards to product identification. NMR spectra reported as product characterisation data are additionally captured.
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影响因子：
8.6
作者：
Hawizy L;Jessop DM;Adams N;Murray-Rust P
通讯作者：
Murray-Rust P
DOI：
10.1021/ci000406v
发表时间：
2001-09-01
期刊：
JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND COMPUTER SCIENCES
影响因子：
--
作者：
Gkoutos, GV;Murray-Rust, P;Wright, M
通讯作者：
Wright, M
DOI：
10.1021/ci00008a018
发表时间：
1992-07-01
期刊：
JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND COMPUTER SCIENCES
影响因子：
--
作者：
MCDANIEL, JR;BALMUTH, JR
通讯作者：
BALMUTH, JR
影响因子：
3
作者：
Berners-Lee, T;Hendler, J;Lassila, O
通讯作者：
Lassila, O
OSCAR4：用于化学文本挖掘的灵活架构。
影响因子：
8.6
作者：
Jessop DM;Adams SE;Willighagen EL;Hawizy L;Murray-Rust P
通讯作者：
Murray-Rust P