Objektiv Relationsextrahering i biomedical text mining systems har till stor del fokuserat på att identifiera klausul-nivå relationer, men ökande sofistikering kräver erkännande av relationer på discussionsnivå. Ett första steg i att identifiera samtalsrelationer handlar om att upptäcka diskursen Samband: ord eller fraser som används i text för att uttrycka samtalsrelationer. I denna studie har övervakade maskininlärningsmetoder utvecklats och utvärderats för att automatiskt identifiera diskurser i biomedicinsk text. Material och metoder Två övervakade maskininlärningsmodeller (stödvektormaskiner och villkorliga slumpmässiga fält) utforskades för att identifiera diskursen bindväv i biomedicinsk litteratur. I-domänen övervakade maskininlärning klassificerare utbildades på Biomedical Discourse Relation Bank, en kommenterad corpus av diskursen relationer över 24 fulltext biomedicinska artiklar (w112 000 ord tokens), en delmängd av GENIA corpus. Nya domänanpassningstekniker utforskades också för att utnyttja den större öppna domänen Penn Discourse Treebank (w1 miljoner ordpolletter). Modellerna utvärderades med hjälp av standardvärden för precision, recall och F1-poäng. Resultat och slutsats Övervakade maskininlärningsmetoder kan automatiskt identifiera diskursen Samband i biomedicinsk text, och de nya domänanpassningsteknikerna gav den bästa prestandan: 0,761 F1-poäng. En demonstrationsversion av den helt genomförda klassificeringen BioConn finns på http://bioconn.askhermes.org.
Med hjälp av BioDRB corpus som data undersökte vissa forskare identifieringen av diskursen bindväv REF.
Automatic discourse connective detection in biomedical text.
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}