Vi beskriver ett system som extraherar sjukdomsgener från M edLine. Vi byggde ett lexikon för sjukdomar och gennamn från sex offentliga databaser och extraherade relationskandidater genom lexikonmatchning. Eftersom ordbok matchning producerar ett stort antal falska positiva, utvecklade vi en metod för maskininlärning-baserade namngivna enhet igenkänning (NER) för att filtrera bort falska igenkänningar av sjukdom/gennamn. Vi fann att prestandan för relationsextraktion är starkt beroende av prestandan hos NER-filtrering och att filtreringen förbättrar precisionen för relationsextraktionen med 26,7% till priset av en liten minskning av återkallandet.
Förbättringen av precisionsgraden skedde ofta på bekostnad av en försämring av återkallningshastigheten REF.
Extraction of Gene-Disease Relations from Medline Using Domain Dictionaries and Machine Learning
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}