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利用隨機場域辨識生物專有名詞

為了解決Colt plus 難開的問題，作者郭政儒 這樣論述：

目前由於大規模實驗技術的發展成熟，研究人員可以藉此一技術所產生的大量資料研究複雜的生物系統。然而這些實驗技術存在著先天的限制，也就是實驗本身準確度不高，這造成研究結果的判讀往往需要其他資源輔助。生物醫學文獻為生物醫學領域資料最豐富也最可信的資料來源之一，研究人員可藉此資料輔助解讀大規模實驗的結果。然而，因目前各項實驗方法與技術的成熟，生醫文獻的數量呈爆炸性的成長，這導致過去以人工方式擷取文獻資料的方式已不符合需求，因此開發自動化文獻探勘的技術是刻不容緩的，也為此一領域的研究人員所需要的。生物專有名詞辨識主要著重於從文獻中擷取基因與基因產物的名稱實體。此一技術非常類似實體辨識的技術，乃屬於資料

擷取的次項目。成功的擷取文獻中的生物專有名詞不僅是索引和檢索文件資料的必須工具，且是建立其他後續文獻探勘工具的必要技術。然而，此一問題被認為是生醫文獻探勘中最困難的問題，原因是由於專有名詞的建立並不需要遵循某種標準，因此導致命名或使用的歧意。在本研究中使用了條件隨機場做為機器學習的模型演算法，透過此一模型去解決此一辨識生物專有名詞的問題。此外，為評估此一工具的系統效能，本研究結果參加了2007年在西班牙馬德里舉行的第二屆BioCreative分子生物文獻探勘評比挑戰，所參加的項目是由大量的生物醫學論文中，透過電腦系統自動擷取其中的基因與基因產物（如蛋白質）的名稱。這樣的系統除了有助於生物醫學研

究者搜尋相關的論文，也可以讓電腦由論文中大量擷取特定的分子生物現象（如蛋白質交互作用，生物反應路徑等），可以節省實際操作實驗驗證所需的大量人力、物力與時間。這項評比的挑戰性在於基因名稱在論文中沒有統一的命名方式，而且容易與其他生物醫學名詞混淆。最後，結果為項目中二十一組參賽者中的第二名，相關研究成果已發表在該研討會期刊中。