Biomedical Named Entity Identification using Machine Learning

doi:10.54364/AAIML.2026.62288

Biomedical Named Entity Identification using Machine Learning

2026-03-01

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AI

DOI：10.54364/AAIML.2026.62288

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近年来，在识别药物、化学名称实体以及从生物文献中自动提取相关信息方面存在的争议给专家带来了困难。迫切需要数据挖掘技术来开发一个能够帮助自动提取信息的系统，以最大限度地减少手动查找信息的问题。为了处理这一多样性，本文着重于提出识别生物实体的方法，其中准确识别了五种化学实体（蛋白质、DNA、RNA、细胞类型、细胞系）。在解决方案的核心中，提出的条件随机场（CRFs）生物医学命名实体识别器在正写和上下文特征上进行训练，以分割和标记序列数据。该系统还能够解释化学公式。该系统在注释包含3000篇摘要作为训练数据、3500篇摘要作为开发数据集以及包含7000条子集记录的14000条记录作为测试数据的化学实体方面取得了成功。获得的结果令人鼓舞，对于专利化学实体提及（CEMP），精确度为92.2%，召回率为93.2%，F分数为92.48%；对于化学段落检测（CPD），精确度为92%，召回率为95.21%，F分数为93.4%。

Keyword:

A biomedical Name entity recognizer

Conditional random fields

Chemical entities

Regular expressions

Machine learning

Biomedical Named Entity Identification using Machine Learning

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