Den rikedom av interaktionsinformation som ges i biomedicinska artiklar motiverade genomförandet av text mining metoder för att automatiskt extrahera biomedicinska relationer. I detta dokument presenteras en oövervakad metod baserad på mönsterklustring och meningstolkning för att hantera biomedicinsk relationsextraktion. Mönsterklustreringsalgoritm är baserad på polynomisk kernelmetod, som identifierar interaktionsord från omärkta data; dessa interaktionsord används sedan i relationsextraktion mellan enhetspar. Beroende tolkning och frasstruktur tolkning kombineras för relationsextraktion. Baserat på den halvövervakade KNN-algoritmen, utökar vi den föreslagna oövervakade metoden till en semiövervakad strategi genom att kombinera mönsterklustring, beroendetolkning och frasstruktur tolkningsregler. Vi utvärderade tillvägagångssätten på två olika uppgifter: (1) Protein-protein växelverkan extraktion, och (2) Gene-självmord association extraktion. Utvärderingen av uppgiften (1) på referensdatauppsättningen (AImed corpus) visade att vårt föreslagna oövervakade tillvägagångssätt överträffade tre övervakade metoder. De tre metoder som övervakas är regelbaserade, SVM-baserade och Kernel baserade separat. Det föreslagna halvövervakade tillvägagångssättet är överlägset de befintliga halvövervakade metoderna. Utvärderingen av extraktion av gen-suicid association på en mindre datauppsättning från Genetic Association Database och en större datauppsättning från allmänt tillgängliga PubMed visade att de föreslagna oövervakade och halvövervakade metoderna uppnådde mycket högre F-poäng än co-occurence-baserad metod.
Till exempel har REF utnyttjat flera tekniker, nämligen kärnbaserad mönsterklustring och beroendetolkning, för att extrahera PPI från biomedicinska texter.
An Unsupervised Text Mining Method for Relation Extraction from Biomedical Literature
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}