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Sagara Sumathipala (Nagaoka University of Technologyy) Koichi Yamada (Nagaoka University of Technologyy) Muneyuki Unehara (Nagaoka University of Technologyy) Izumi Suzuki (Nagaoka University of Technologyy)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.2
발행연도
2015.6
수록면
111 - 120 (10page)

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Protein named entity identification is one of the most essential and fundamental predecessor for extracting information about protein-protein interactions from biomedical literature. In this paper, we explore the use of abstracts of biomedical literature in MEDLINE for protein name identification and present the results of the conducted experiments. We present a robust and effective approach to classify biomedical named entities into protein and non-protein classes, based on a rich set of features: orthographic, keyword, morphological and newly introduced Protein-Score features. Our procedure shows significant performance in the experiments on GENIA corpus using Random Forest, achieving the highest values of precision 92.7%, recall 91.7%, and F-measure 92.2% for protein identification, while reducing the training and testing time significantly.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Protein Name Identification Features
4. Implementation and Evaluation
5. Conclusion and Future Work
References

참고문헌 (37)

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