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首页> 外文期刊>Computational Biology and Bioinformatics, IEEE/ACM Transactions on >BioLMiner System: Interaction Normalization Task and Interaction Pair Task in the BioCreative II.5 Challenge
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BioLMiner System: Interaction Normalization Task and Interaction Pair Task in the BioCreative II.5 Challenge

机译：BioLMiner系统：BioCreative II.5挑战中的交互标准化任务和交互对任务

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This paper describes a Biological Literature Miner (BioLMiner) system and its implementation. BioLMiner is a text mining system for biological literature, whose purpose is to extract useful information from biological literature, including gene and protein names, normalized gene and protein names, and protein-protein interaction pairs. BioLMiner has three main subsystems in a pipeline structure: a gene mention recognizer (GMRer), a gene normalizer (GNer), and a protein-protein interaction pair extractor (PPIEor). All these subsystems are developed based on the machine learning techniques including support vector machines (SVMs) and conditional random fields (CRFs) together with carefully designed informative features. At the same time, BioLMiner makes use of some biological specific resources and existing natural language processing tools. In order to evaluate and compare BioLMiner, it is adapted to participate in two tasks of the BioCreative II.5 challenge: interaction normalization task (INT) using GNer and interaction pair task (IPT) using PPIEor. Our system is among the highest performing systems on the two tasks from which it can be seen that GMRer provides a good support for the INT and IPT although its performance is not evaluated, and the methods developed in GNer and PPIEor are extended well to the BioCreative II.5 tasks.
机译：本文介绍了生物文献挖掘器（BioLMiner）系统及其实现。 BioLMiner是生物学文献的文本挖掘系统，其目的是从生物学文献中提取有用的信息，包括基因和蛋白质名称，标准化的基因和蛋白质名称以及蛋白质-蛋白质相互作用对。 BioLMiner在管道结构中具有三个主要子系统：基因提及识别器（GMRer），基因归一化器（GNer）和蛋白质-蛋白质相互作用对提取器（PPIEor）。所有这些子系统都是基于机器学习技术开发的，包括支持向量机（SVM）和条件随机字段（CRF）以及精心设计的信息功能。同时，BioLMiner利用某些生物学特定资源和现有的自然语言处理工具。为了评估和比较BioLMiner，它适合参加BioCreative II.5挑战的两个任务：使用GNer的交互标准化任务（INT）和使用PPIEor的交互对任务（IPT）。我们的系统是在两个任务上性能最高的系统之一，从中可以看出，尽管未评估GMRer的性能，但它们为INT和IPT提供了良好的支持，并且在GNer和PPIEor中开发的方法很好地扩展到了BioCreative II.5任务。

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