Abstrakt. Bio-relation utvinning (bRE), ett viktigt mål i bio-text gruvdrift, innebär subtasks identifiera samband mellan bio-enheter i text på flera nivåer, t.ex. på artikel, mening eller relationsnivå. En viktig begränsning av nuvarande bRE-system är att de begränsas av tillgången på kommenterad corpora. I detta arbete introducerar vi ett halvövervakat tillvägagångssätt som kan hantera multi-level bRE via strängjämförelser med missmatchningar i strängkärnramen. Vår strängkärna implementerar ett abstraktion steg, som grupperar liknande ord för att generera mer abstrakta enheter, som kan läras med omärkt data. I synnerhet föreslås två oövervakade modeller för att fånga kontextuella (lokala eller globala) semantiska likheter mellan ord från en stor oannoterad corpus. Denna Abstraction-augmented String Kernel (ASK) möjliggör bättre generalisering av mönster inlärda från kommenterade data och ger en enhetlig ram för att lösa bRE med flera grader av detaljer. ASK visar effektiva förbättringar över klassiska strängkärnor på fyra datauppsättningar och uppnår toppmodern bRE prestanda utan behov av komplexa språkliga funktioner.
REF föreslår en abstraction-augmented strängkärna för bio-relation extrahering via ordbäddar.
Semi-Supervised Abstraction-Augmented String Kernel for Multi-Level Bio-Relation Extraction
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}