I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att utnyttja samreferensinformation för att extrahera händelseargument (E-A) från biomedicinska dokument. Detta tillvägagångssätt har två fördelar: (1) det kan extrahera ett stort antal värdefulla E-A-relationer baserade på begreppet hälsa i diskursen; (2) det gör det möjligt för oss att identifiera E-A-relationer över meningsgränser (korslänkar) med hjälp av transitivitet av samreferensrelationer. Vi föreslår två samreferensbaserade modeller: en pipeline baserad på klassificering av Support Vector Machine (SVM) och ett gemensamt Markov Logic Network (MLN). Vi visar hur effektiva dessa modeller är på en biomedicinsk händelse corpus. Båda modellerna överträffar de system som inte använder samreferensinformation. När de två föreslagna modellerna jämförs med varandra, gemensamma MLN outperforms pipeline SVM med guld coreferens information.
Sedan denna omfattande artikel publicerades föreslog REF två coference upplösningsmodeller baserade på stöd vektor maskin och gemensamma Markov logik nätverk för att underlätta uppgiften biologisk händelse extraktion.
Coreference based event-argument relation extraction on biomedical text
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}