Bakgrund: Bioinformatiska verktyg för automatisk bearbetning av biomedicinsk litteratur är ovärderliga för både utformning och tolkning av storskaliga experiment. Många system för informationsextraktion (IE) som omfattar tekniker för bearbetning av naturligt språk (NLP) har därför utvecklats för användning inom det biomedicinska området. En viktig IE uppgift på detta område är utvinning av biomedicinska relationer, såsom protein-protein och gen-sjukdom interaktioner. De flesta system för biomedicinsk relationsextraktion ignorerar vanligtvis adverbiala och prepositionella fraser och ord som identifierar plats, sätt, timing och tillstånd, som är nödvändiga för att beskriva biomedicinska relationer. Semantisk rollbeteckning (SRL) är en naturlig språkbearbetningsteknik som identifierar de semantiska rollerna i dessa ord eller fraser i meningar och uttrycker dem som predikatargumentstrukturer. Vi konstruerar ett biomedicinskt SRL-system kallat BIOSMILE som använder en maximal entropi (ME) maskininlärningsmodell för att extrahera biomedicinska relationer. BIOSMILE är utbildad på BioProp, vår halvautomatiska, kommenterade biomedicinska propositionsbank. För närvarande fokuserar vi på 30 biomedicinska verb som ofta används eller anses viktiga för att beskriva molekylära händelser. För att utvärdera resultatet av BIOSMILE genomförde vi två experiment för att (1) jämföra prestandan hos SRL-system utbildade på nyhetstråd och biomedicinsk korpora; och (2) undersöka effekterna av att använda biomedicinska-specifika funktioner. De experimentella resultaten visar att användningen av BioProp förbättrar F-poängen i SRL-systemet med 21,45 % över ett SRL-system som använder en newswire corpus. Det är värt att lägga till automatiskt genererade mallfunktioner förbättrar den totala F-poäng med ytterligare 0,52 %. ArgM-LOC, ArgM-MNR och Arg2 uppnår statistiskt signifikanta resultatförbättringar på 3,33 %, 2,27 % respektive 1,44 %. Vi visar att det är nödvändigt att använda en biomedicinsk propositionsbank för att utbilda SRL-system inom det biomedicinska området. Förutom de olika egenskaperna hos biomedicinska och
Slutligen, BIOSMILE REF är en annan semantisk roll märkningssystem som utbildades på BioPop, en biomedicinsk proposition bank halvautomatiskt kommenterade bestående av 30 biomedicinska verb som kommenterades i 500 abstracts.
BIOSMILE: A semantic role labeling system for biomedical verbs using a maximum-entropy model with automatically generated template features
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}