Även om textutvinningen visar på avsevärda löften som ett verktyg för att stödja botandet av biomedicinsk text, finns det få konkreta bevis för dess effektivitet. Vi rapporterar om tre experiment som mäter i vilken utsträckning kuration kan påskyndas med hjälp av Natural Language Processing (NLP), tillsammans med subjektiv feedback från kuratorer om användbarheten av ett kurationsverktyg som integrerar NLP-hypoteser för protein-proteininteraktioner (PPI). I vårt kuration scenario, fann vi att en maximal hastighet-upp på 1/3 i kurationstid kan förväntas om NLP-utgång är helt korrekt. Preferensen av en curator för konsekvent NLP output och output med hög recall måste bekräftas i en större studie med flera curatorer.
På liknande sätt, Alex et al. REF noterade en maximal minskning på 1/3 av kurationstiden (förutom det faktum att fler poster kunde kureras) i NLP-stödda kuratorer.
Assisted Curation: Does Text Mining Really Help?
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}