Biomedicinska yrkesmän har tillgång till en enorm mängd litteratur, men när de använder en sökmotor, de ofta måste hantera alltför många dokument för att effektivt hitta lämplig information i en rimlig tid. I detta perspektiv är frågesvaren (QA) motorer utformade för att visa svar, som automatiskt extraherades från de hämtade dokumenten. Standard QA motorer i litteratur processa en användarfråga, sedan hämta relevanta dokument och slutligen extrahera några möjliga svar ur dessa dokument med hjälp av olika namngivna-enhetsigenkänningsprocesser. I vår studie försöker vi besvara komplexa genomiska frågor, som endast kan besvaras med hjälp av Gene Ontology (GO) begrepp. Sådana komplexa svar kan inte hittas med hjälp av toppmoderna lexikon- och redundansbaserade QA-motorer. Vi jämför effektiviteten av två ordboksbaserade klassificeringar för att extrahera korrekta GO svar från en stor uppsättning av 100 hämtade abstracts per fråga. På samma sätt undersöker vi också den kinesiska regeringens makt, en GO övervakad klassificering. Den kinesiska regeringen utnyttjar GOA-databasen för att föreslå GO-koncept som kommenterades av curatorer för liknande abstrakter. Detta tillvägagångssätt kallas djup kvalitetssäkring, eftersom det lägger till en ursprunglig klassificering steg, och utnyttjar botade biologiska data för att dra slutsatser svar, som inte uttryckligen nämns i de hämtade dokumenten. Vi visar att för komplexa svar såsom protein funktionella beskrivningar, redundans fenomen har en begränsad effekt. På samma sätt är vanliga lexikonbaserade metoder relativt ineffektiva. Däremot visar vi hur befintliga curerade data, utöver informationsextrahering, kan utnyttjas av en övervakad klassificerare, t.ex. den kinesiska regeringen, för att kraftigt förbättra både mängden och kvaliteten på svaren med en 100-procentig förbättring för både återkallande och precision.
EAGLi REF ger svar baserade på koncept från Gene Ontology (GO).
Deep Question Answering for protein annotation
{'venue': 'Database : the journal of biological databases and curation', 'journal': 'Database : the journal of biological databases and curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}