Automatisk utvinning av biologisk nätverksinformation är en av de mest önskade och komplexa uppgifterna inom biologisk och medicinsk textbrytning. Spår 4 vid BioCreative V försöker närma sig denna komplexitet med hjälp av fragment av stora manuellt botade biologiska nätverk, representerade i Biological Expression Language (BEL), som utbildning och testdata. BEL är ett avancerat kunskapsrepresentationsformat som har utformats för att vara både läsbart och maskinläsbart. Det specifika målet med spår 4 var att utvärdera textbrytningssystem som automatiskt kan konstruera BEL-uttalanden från given evidenstext och att hämta bevistext för givna BEL-uttalanden. Med tanke på uppgiftens komplexitet har vi utformat en utvärderingsmetod som ger beröm för delvis korrekta uttalanden. Vi identifierade olika nivåer av information som uttrycktes i BEL:s uttalanden, såsom enheter, funktioner, relationer, och införde en utvärderingsram som belönar system som kan leverera användbara BEL-fragment på var och en av dessa nivåer. Syftet med denna utvärderingsmetod är att hjälpa till att identifiera egenskaperna hos de system som, om de kombineras, skulle vara mest användbara för att uppnå det övergripande målet att automatiskt bygga orsakssamband biologiska nätverk från text.
BioCreative V Track 4 inkluderade en deluppgift om extraktion av mer komplexa datastrukturer som kallas Biological Expression Language (BEL) uttalanden REF.
BioCreative V track 4: a shared task for the extraction of causal network information using the Biological Expression Language
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}