何林娜，楊志豪，林鴻飛，李彥鵬，唐利娟

（1.大連理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧大連116024；2.山東省農(nóng)業(yè)管理干部學(xué)院機械電子工程系，山東濟南250100）

1 引言

生物命名實體識別的直接目的是從文本集中識別出指定類型的名稱，例如，蛋白質(zhì)、基因、核糖核酸、脫氧核糖核酸、細(xì)胞、疾病、藥物的名稱等［1］。鄭強等［2］對目前實體識別的研究情況進(jìn)行了概述，其結(jié)論是近年來生物醫(yī)學(xué)命名實體識別在語料庫、特征選擇、識別方法等方面取得了一定的進(jìn)展，但由于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的命名實體具有一些獨有的特點，要使系統(tǒng)達(dá)到更高的性能仍面臨著很大的挑戰(zhàn)。生物命名實體識別的研究方法主要集中在以下幾個方面：詞典匹配方法［3］、基于規(guī)則的方法［4］、基于語言的方法［5］、基于主動學(xué)習(xí)的方法［6］以及基于機器學(xué)習(xí)的方法，如支持向量機（SVM）［7］、隱馬爾可夫模型（HMM）［8］、最大熵［9］和條件隨機場（CRF）［10］、分類器組合［11］以及詞典和CRF相結(jié)合的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法FCG［12］等。

目前制藥工業(yè)正日益成為以知識為基礎(chǔ)的行業(yè)，科學(xué)家們在發(fā)明藥物的過程中需要獲取相關(guān)的信息和知識。藥物相關(guān)的研究呈爆炸式發(fā)展，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了維護(hù)人員更新數(shù)據(jù)庫的速度，這就迫切需要有一種自動提取藥物信息的技術(shù)。Segura－Bedmar等［13］構(gòu)建的藥名識別系統(tǒng)可以同時對識別出的藥名進(jìn)行分類，該系統(tǒng)用MetaMap Transfer（MMTx）工具對文本中的信息進(jìn)行抽取，將每個句子中的短語抽取出來并賦予相關(guān)的語義類型，然后將語義類型為“Pharmacological Substance”（PHSU）和“Antibiotics”（ANTB）的短語看作是藥名，之后再用Stem方法（所有與藥相關(guān)的詞干均可從文獻(xiàn)［14］中獲取）對MMTx的結(jié)果進(jìn)行補充和分類。徐博等［15］采用上下文模板抽取的方法構(gòu)造了一個藥名詞典，然后用詞特征的方法對藥名詞典進(jìn)行去噪。本文中我們用同樣的方法構(gòu)造了一個藥名詞典，然后用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法FCG［12］對藥名詞典進(jìn)行去噪過濾，最后用去噪后的藥名詞典和CRF相結(jié)合的方法進(jìn)行藥名實體識別。

本文提出了一種詞典查找和CRF相結(jié)合的實體識別方法。首先，我們利用上下文模板匹配的方法從外部資源PUBMED中進(jìn)行藥名提取，從而構(gòu)成一個藥名詞典；然后再利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——特征耦合泛化（FCG）對詞典進(jìn)行去噪；最后我們將去噪后的詞典和CRF相結(jié)合在測試集上進(jìn)行藥名實體識別。

2 方法

我們的方法主要包括兩個處理過程，一個是構(gòu)造藥名詞典，另一個是用生成的藥名詞典結(jié)合CRF進(jìn)行藥名實體識別。

2.1 藥名詞典生成

由于已有的藥名詞典中包含的藥名很少，而且藥名詞典不能得到及時的更新，所以必須對原有的詞典進(jìn)行擴充。本文中對于藥名詞典的生成，用的是上下文模板匹配方法［15］。此方法不依賴于已有的數(shù)據(jù)庫，所以它識別出的實體名可以超出已有數(shù)據(jù)庫，能夠滿足擴充詞典的要求。然后我們用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法FCG對擴充后的詞典進(jìn)行去噪，最后生成藥名詞典，方法流程如圖1所示。

該流程圖可以概括如下：

1.選取藥名種子以及用于抽取模板和藥名的語料。藥名種子均選自Drugbank，我們把Drugbank中能下載下來的藥名均作為種子。抽取模板和藥名用的語料是1979年到2009年的PUBMED摘要；

圖1 藥名詞典生成流程

2.從PUBMED語料中找到每個藥名種子對應(yīng)的上下文，組成上下文集合。

我們用Drugbank中的藥名作為種子，從PUBMED摘要中抽取每個藥名的上下文內(nèi)容。本文在藥名前后確定了窗口大?。ù翱诖笮〖礊閱卧~的數(shù)量），我們確定的藥名前的窗口大小為3，藥名后的窗口大小為2，并用－ENT－來代替藥名。圖2為本文方法抽取到的上下文的例子；

圖2 由藥名種子抽取到的上下文

3.根據(jù)上下文集合確定觸發(fā)詞，因為不同的上下文可能對應(yīng)相同的觸發(fā)詞，所以每個觸發(fā)詞都對應(yīng)一個上下文集合。

每個模板都由幾個詞組成，然而并非每個詞的重要性都一樣，圖2所示例子中單詞“treatment”的重要性就比其他的詞大，因為這個詞后面出現(xiàn)藥名的概率比較大。我們把像“treatment”這樣的詞定義為觸發(fā)詞。觸發(fā)詞滿足以下兩個條件：（1）在上下文集合中出現(xiàn)的次數(shù)比較多；（2）在其周圍可以確定藥名；

4.根據(jù)每個觸發(fā)詞確定的上下文集合構(gòu)建有向連通圖。圖3為所構(gòu)建有向圖的示意；

圖3 根據(jù)選定的上下文模板構(gòu)造的有向圖

5.根據(jù)有向圖中的權(quán)重進(jìn)行剪枝，確定最后的上下文模板。本文中我們把權(quán)重小于150的分枝去掉，然后對模板進(jìn)行排序，取排名前4 000的模板做為最終模板。

上面所述的步驟與徐博等［15］描述的基本相同，因此詳細(xì)信息可參考文獻(xiàn)［15］。

2.2 藥名詞典去噪

本文中我們把藥名詞典去噪看作分類問題，采用的是基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的FCG方法，此方法由Li［12］提出，可以有效地解決數(shù)據(jù)稀疏的問題。

FCG算法的基本思想是將特征共現(xiàn)的信息轉(zhuǎn)化為新的特征。特征共現(xiàn)要涉及兩種特征，一種是低頻特征，一種是區(qū)分性較強的類別特征。本文中將低頻特征推廣到任何特征，根據(jù)這兩種類型特征在未標(biāo)注語料（PUBMED摘要）中的共現(xiàn)情況我們得到新的特征。這些新的特征融合了未標(biāo)注語料信息，所以彌補了有限訓(xùn)練集中信息量的不足。

在FCG方法中稱第一類特征為實例識別特征（EDF），第二類特征為類別識別特征（CDF），而共現(xiàn)的值用特征耦合度（FCD）來表示。FCD的定義如下

其中x代表EDF，y代表CDF，b在本文中設(shè)置為常量1。

因為EDF可以是任何特征，所以一個樣本中可以含有很多EDF，每個EDF可以與多個CDF計算得到FCD。FCG方法的基本思路是：新特征是由EDF的上層“抽象概念”、CDF以及FCD類型組合而成，特征的值是當(dāng)前實例中隸屬于同一“抽象概念”的FCD的和。其中“抽象概念”我們用EDF root來表示。圖4與圖5是這幾個概念的一個例子。

圖4 EDF和EDF root的層次概念

圖5 FCG方法中新特征的形成

本文中我們用的EDF root主要包含以下幾種：｛Name，Left－1，Left－2，Left－3，Right－1，Right－2，Right－3｝其中Name是待去噪的藥名，Left－n和Right－n分別表示該藥名最左邊和最右邊的n個詞，即邊界n－gram。表1是EDF的一個實例。

本文中的CDF是根據(jù)卡方特征選擇方法從EDF中選擇出的，其中Left n－gram 300個，Right n－gram 300個。關(guān)于FCG算法的詳細(xì)描述，以及EDF、CDF的選擇可參考文獻(xiàn)［12］。

最后我們將去噪后的詞典和Drugbank中的詞典融合在一起作為最終的藥名詞典。

表1 本文用到的EDF特征

2.3 藥名實體識別

這里我們采用兩種方法，并結(jié)合前面生成的藥名詞典進(jìn)行命名實體識別。一種方法是詞典匹配，所用到的算法是最大長度匹配，此方法簡單快速；另一種方法是條件隨機場，在條件隨機場中主要用到了以下幾種詞特征：

1.詞典前綴。以藥名的前3～4個字母作為特征。

2.詞典后綴。以藥名的后3～4個字母作為特征。

3.以藥名本身作為特征。

4.以詞典查找結(jié)果作為特征（詳細(xì)信息參考文獻(xiàn)［12］）

3 實驗

3.1 實驗數(shù)據(jù)

在藥名詞典生成中我們用Drugbank中的藥名作為種子從PUBMED摘要中提取模板，用最終選出的模板再到PUBMED摘要中提取藥名，從而生成初步的藥名詞典。然后用Drugbank中藥名、疾病名和常用詞構(gòu)造一個訓(xùn)練集，通過FCG方法對生成的藥名詞典進(jìn)行去噪。

在命名實體識別中用到的訓(xùn)練集語料是DDIE－xtraction 2011評測的訓(xùn)練集語料（http：／／labda.inf.uc3m.es／DDIExtraction2011／dataset.html）。該語料是用于提取藥物與藥物之間的關(guān)系的。語料是XML格式，每個句子中的藥名已經(jīng)識別出，所以我們可以將此語料作為訓(xùn)練集。實驗一是用該評測的測試集語料作為藥名實體識別的測試集，以檢驗生成的藥名詞典的性能；實驗二用Segura－Bedmar等［13］用的語料（http：／／labda.inf.uc3m.es／DrugDDI／DrugNer.html）作為測試集，以便與其方法進(jìn)行比較；實驗三中我們將DDIExtraction 2011評測的訓(xùn)練集和測試集共同作為藥名實體識別的訓(xùn)練集，將Segura－Bedmar等用的語料作為測試集，以檢驗在增加訓(xùn)練集的情況下我們方法的性能是否有所提高。

3.2 實驗結(jié)果

表2給出了實驗一的結(jié)果，其中CRF和詞典相結(jié)合的方法（即表中“CRF＋詞典”項）是指將詞典查找的結(jié)果作為特征加入到CRF中去。從表2中我們可以看到只用CRF的方法優(yōu)于詞典匹配的方法。因為詞典匹配使用的算法是前向最大匹配和后向最大匹配，所以識別出來的很多實體都只是部分匹配。另外由于我們把詞典中的每個實體都轉(zhuǎn)化成了它的小寫形式，這樣就加入了一些噪音，例如，“THE”是一個藥名的縮寫，但是其小寫形式“the”則只是英語中常用的定冠詞。因此，詞典匹配方法識別出的實體很多，但準(zhǔn)確率和召回率卻并不高。從表2我們看出CRF的效果優(yōu)于詞典匹配的方法，而CRF和詞典相結(jié)合的方法又優(yōu)于前兩種方法，這充分說明詞典在藥名實體識別中具有一定的輔助作用，而且詞典和CRF具有互補效果。

表2 本文中的方法在DDIExtraction 2011評測語料上的結(jié)果

表3顯示了實驗二和實驗三的結(jié)果。此表中前3行是實驗二的結(jié)果，該結(jié)果進(jìn)一步驗證了我們對上一個實驗的分析。表3將我們的方法和Segura－Bedmar等的Stem方法進(jìn)行了比較，所用的語料是Segurar－Bedma I.等在文獻(xiàn)［13］用到的。這些方法的比較是在文獻(xiàn)［13］中MMTx識別出的藥名作為標(biāo)準(zhǔn)答案的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。通過表3可以看出，我們所用的任何一個方法都比文獻(xiàn)［13］中的Stem方法要好，這是因為Stem方法在一定程度上限制了藥名的范圍，有些藥名并不包含給定的詞干，對于這樣的藥名Stem方法就無法識別出。另外有些詞包含給定的詞干但它并不是藥名，這樣的詞相對于前者比較少。

表3 本文中的方法在Segura－Bedmar等語料上的結(jié)果

除此之外，DDIExtraction 2011評測語料很有限，這也可能是影響性能的原因。于是我們做了第三個實驗，將評測中的訓(xùn)練集和測試集一起作為藥名實體識別的訓(xùn)練集。在第三個實驗中，我們對CRF和CRF結(jié)合詞典匹配兩種方法進(jìn)行了測試，結(jié)果如表3中的最后兩行所示。從中我們可以看到，CRF和CRF結(jié)合詞典匹配這兩種方法在訓(xùn)練集增加的情況下，結(jié)果都有所提高，這證實了我們之前的推測。我們之所以沒有在詞典匹配方法上進(jìn)行測試，是因為詞典匹配方法用不到訓(xùn)練集，它只是以詞典為基礎(chǔ)在測試集上進(jìn)行查找匹配。實際上這些方法的結(jié)果應(yīng)該更好，因為訓(xùn)練集中存在一些錯誤，即有些非藥名的詞也被標(biāo)注為藥名，如“drug”、“n＝7”等。然而，對比表2和表3我們可以發(fā)現(xiàn)測試集不同時性能差別比較大，這主要是因為表2的訓(xùn)練集和測試集均是DDIExtraction 2011評測語料，它們來都自于Drugbank數(shù)據(jù)庫，有著相似的分布；而表3中我們用到的測試集是從PUBMED摘要中選出的，訓(xùn)練集和表2實驗中的一樣，分布情況差別較大，因而會在性能上存在差別。

Segura－Bedmar等用Stem方法除了識別MMTx識別出的藥名外，還對MMTx未識別出來的藥名進(jìn)行了識別，本文中我們的方法也對MMTx未識別出的藥名進(jìn)行了識別。表4列出了我們的方法和Stem方法的比較。因為在通常情況下訓(xùn)練集是有限的，所以此實驗中我們用的訓(xùn)練集是DDIE－ xtraction 2011評測語料的訓(xùn)練集而沒有加入評測的測試集。從表4中可以看出Stem方法在準(zhǔn)確率上優(yōu)于詞典匹配方法和只用CRF的方法，因為Stem方法用的是詞干，它使得兩種藥名之間的區(qū)別性更強。不過這兩種方法識別出的藥名總數(shù)多于Stem方法，因為我們構(gòu)造的詞典包含了很多數(shù)據(jù)庫中所沒有的藥名，所以找出的藥名數(shù)量比較大。由于CRF方法是根據(jù)詞特征來進(jìn)行識別的，它將具有某些特征的詞均看作藥名，因而識別出的藥名數(shù)量更多。我們的另一種方法——CRF結(jié)合詞典的方法不僅找到藥名總數(shù)比Stem方法的多，而且在準(zhǔn)確率上也比Stem方法好。然而它找出的藥名總量少于CRF方法，這是因為在CRF的特征中加入了詞典查找結(jié)果的特征，而此特征的加入增強了CRF的識別能力。對于數(shù)據(jù)庫管理員來說，他們比較傾向于找到的藥名多而準(zhǔn)確率又高的方法，因此我們的方法比較有優(yōu)勢。

表4 MMTx之外的藥名識別結(jié)果

4 總結(jié)和展望

藥物相關(guān)研究不斷出現(xiàn)，各種新藥層出不窮，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了維護(hù)人員對更新數(shù)據(jù)庫的速度，這就迫切需要有一種自動提取藥物信息的技術(shù)，本文提出一種基于特征耦合泛化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，可以在很大程度上提高數(shù)據(jù)庫維護(hù)人員手工檢索的效率。通過上述實驗的結(jié)果可以看出，用本文所描述的方法進(jìn)行藥名詞典的生成，對藥名實體識別有較好的效果。我們的方法除了識別出已有的藥名外，還識別出了一些標(biāo)準(zhǔn)答案中所沒有的藥名，我們對其進(jìn)行人工評測，準(zhǔn)確率達(dá)到70%。

本文的工作還存在改進(jìn)的地方，例如在詞典去噪的時候，我們構(gòu)造的訓(xùn)練集樣本數(shù)量不足，加入更多的負(fù)例時詞典的去噪結(jié)果會更好，在下一步工作中我們會嘗試增加更多負(fù)例，例如，蛋白質(zhì)名、基因名等，以進(jìn)一步提高性能。

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