何林娜，楊志豪，林鴻飛，李彥鵬，唐利娟

（1.大連理工大學計算機科學與技術學院，遼寧大連116024；2.山東省農(nóng)業(yè)管理干部學院機械電子工程系，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、基因、核糖核酸、脫氧核糖核酸、細胞、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行了概述，其結論是近年來生物醫(yī)學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展，但由于生物醫(yī)學領域的命名實體具有一些獨有的特點，要使系統(tǒng)達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］、基于主動學習的方法［6］以及基于機器學習的方法，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相結合的半監(jiān)督學習方法FCG［12］等。

目前制藥工業(yè)正日益成為以知識為基礎的行業(yè)，科學家們在發(fā)明藥物的過程中需要獲取相關的信息和知識。藥物相關的研究呈爆炸式發(fā)展，遠遠超出了維護人員更新數(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。Segura－Bedmar等［13］構建的藥名識別系統(tǒng)可以同時對識別出的藥名進行分類，該系統(tǒng)用MetaMap Transfer（MMTx）工具對文本中的信息進行抽取，將每個句子中的短語抽取出來并賦予相關的語義類型，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（所有與藥相關的詞干均可從文獻［14］中獲?。MTx的結果進行補充和分類。徐博等［15］采用上下文模板抽取的方法構造了一個藥名詞典，然后用詞特征的方法對藥名詞典進行去噪。本文中我們用同樣的方法構造了一個藥名詞典，然后用半監(jiān)督學習方法FCG［12］對藥名詞典進行去噪過濾，最后用去噪后的藥名詞典和CRF相結合的方法進行藥名實體識別。

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

2 方法

我們的方法主要包括兩個處理過程，一個是構造藥名詞典，另一個是用生成的藥名詞典結合CRF進行藥名實體識別。

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)督學習方法FCG對擴充后的詞典進行去噪，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相同的觸發(fā)詞，所以每個觸發(fā)詞都對應一個上下文集合。

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建有向連通圖。圖3為所構建有向圖的示意；

圖3 根據(jù)選定的上下文模板構造的有向圖

5.根據(jù)有向圖中的權重進行剪枝，確定最后的上下文模板。本文中我們把權重小于150的分枝去掉，然后對模板進行排序，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，因此詳細信息可參考文獻［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)督學習的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注語料信息，所以彌補了有限訓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。關于FCG算法的詳細描述，以及EDF、CDF的選擇可參考文獻［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，并結合前面生成的藥名詞典進行命名實體識別。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.以詞典查找結果作為特征（詳細信息參考文獻［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、疾病名和常用詞構造一個訓練集，通過FCG方法對生成的藥名詞典進行去噪。

在命名實體識別中用到的訓練集語料是DDIE－xtraction 2011評測的訓練集語料（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，以便與其方法進行比較；實驗三中我們將DDIExtraction 2011評測的訓練集和測試集共同作為藥名實體識別的訓練集，將Segura－Bedmar等用的語料作為測試集，以檢驗在增加訓練集的情況下我們方法的性能是否有所提高。

3.2 實驗結果

表2給出了實驗一的結果，其中CRF和詞典相結合的方法（即表中“CRF＋詞典”項）是指將詞典查找的結果作為特征加入到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評測語料上的結果

表3顯示了實驗二和實驗三的結果。此表中前3行是實驗二的結果，該結果進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方法進行了比較，所用的語料是Segurar－Bedma I.等在文獻［13］用到的。這些方法的比較是在文獻［13］中MMTx識別出的藥名作為標準答案的基礎上進行的。通過表3可以看出，我們所用的任何一個方法都比文獻［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，將評測中的訓練集和測試集一起作為藥名實體識別的訓練集。在第三個實驗中，我們對CRF和CRF結合詞典匹配兩種方法進行了測試，結果如表3中的最后兩行所示。從中我們可以看到，CRF和CRF結合詞典匹配這兩種方法在訓練集增加的情況下，結果都有所提高，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行測試，是因為詞典匹配方法用不到訓練集，它只是以詞典為基礎在測試集上進行查找匹配。實際上這些方法的結果應該更好，因為訓練集中存在一些錯誤，即有些非藥名的詞也被標注為藥名，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行了識別，本文中我們的方法也對MMTx未識別出的藥名進行了識別。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練集是有限的，所以此實驗中我們用的訓練集是DDIE－ xtraction 2011評測語料的訓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之外的藥名識別結果

4 總結和展望

藥物相關研究不斷出現(xiàn)，各種新藥層出不窮，遠遠超出了維護人員對更新數(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，本文提出一種基于特征耦合泛化的半監(jiān)督學習技術，可以在很大程度上提高數(shù)據(jù)庫維護人員手工檢索的效率。通過上述實驗的結果可以看出，用本文所描述的方法進行藥名詞典的生成，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，還識別出了一些標準答案中所沒有的藥名，我們對其進行人工評測，準確率達到70%。

本文的工作還存在改進的地方，例如在詞典去噪的時候，我們構造的訓練集樣本數(shù)量不足，加入更多的負例時詞典的去噪結果會更好，在下一步工作中我們會嘗試增加更多負例，例如，蛋白質名、基因名等，以進一步提高性能。

［1］ 王浩暢，趙鐵軍，于浩.生物文本中蛋白質名稱的識別［J］.計算機應用，2007，24（1）：100－102.

［2］ 鄭強，劉齊軍，王正華，等.生物醫(yī)學命名實體識別的研究與進展［J］.計算機應用研究，2010，27（3）：811－815.

［3］ Tuason O，Chen L，Liu H，et al.Biological nomenclatures：A source of lexical knowledge and ambiguity［J］.Pac Symp Biocomput，2004，9：238－249.

［4］ Fukuda K，Tamura A，Tsunoda T，et al.Toward information extraction：Identifying protein names from biological papers［J］.Pac Symp Biocomput，1998：707－718

［5］ Sang EFTK，Meulder F D.Introduction to the CoNLL－2003shared task：language－independent named entity recognition［C］／／Proceedings of the seventh conference on Natural language learning at HLT－NAACL.Edmonton，Canada，2003：142－147.

［6］ Kim S，Song Y，Kim K，et al.MMR－based Active Machine Learning for Bio Named Entity Recognition［C］／／Proceedings of the Human Language Technology Conference of the NAACL，New York，2006：69－72.

［7］ Tsochantaridis I，Hofmann T，Joachims T，et al.Support vector machine learning for interdependent and structured output spaces［C］／／Proceedings of the twenty－first international conference on Machine learning.Banff，Alberta，Canada，2004：104.

［8］ Zhou G D，Su J.Named entity recognition using an HMM－based chunk tagger［C］／／Proceedings of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics，Philadelphia，Pennsylvania，2002：473－480.

［9］ Lin Y F，Tsai T H，Chou W C，et al.A maximum entropy approach to biomedical named entity recognition［C］／／Proceedings of the 4th ACM SIGKDD Workshop on Data Mining in Bioinformatics.Seattle，WA，2004：56－61.

［10］ Settles B.Biomedical named entity recognition using conditional random fields and rich feature sets［C］／／Proceedings of the International Joint Workshop on Natural Language Processing in Biomedicine and its Applications，Geneva，Switzerland，2004：104－107.

［11］ Florian R，Ittycheriah A，Jing H Y，et al.Named entity recognition through classifier combination［C］／／Proceedings of the seventh conference on Natural language learning at HLT－NAACL 2003，Edmonton，Canada，2003：168－171.

［12］ Li Y P，Lin H F，Yang Z H.Incorporating rich background knowledge for gene named entity classification and recognition［J］.BMC Bioinformatics，2009，10：223.

［13］ Segura－Bedmar I，Martínez P，Segura－Bedmar M.Drug name recognition and classification in biomedical texts：A case study outlining approaches underpinning automated systems［J］.Drug Discovery Today，2008，13（17－18）：816－823.

［14］ World Health Organization Programme on International Nonproprietary Names.（2006）The use of stems in the selection of International Nonproprietary Names（INN）forpharmaceutical substances.WHO Press，World Health Organization.［DB／OL］.http：／／www.who.int／medicines／services／inn／Revised－FinalStemBook2006.pdf.

［15］ 徐博，林鴻飛，楊志豪.基于模板抽取和豐富特征的藥名詞典生成［C］.第五屆全國信息檢索學術會議論文集，2009.