Bakgrund: En viktig typ av information som finns i biomedicinsk forskningslitteratur är de nyupptäckta sambanden mellan fenotyper och genotyper. På grund av den stora mängden litteratur är det nödvändigt med ett tillförlitligt automatiskt system för att identifiera denna information för framtida botande. Ett sådant system ger viktiga och aktuella data för databaskonstruktion och uppdatering, och även textsammanfattning. I detta papper presenterar vi en maskininlärning metod för att identifiera dessa genotyp-fenotyp förhållanden. Det finns för närvarande inga stora människoannoterade corpus av genotyp-fenotyp-relationer. Därför har ett halvautomatiskt tillvägagångssätt använts för att kommentera ett litet märkt utbildningsset och en självträningsmetod föreslås för att kommentera fler meningar och utvidga utbildningssetet. Den resulterande maskinlärda modellen utvärderades med hjälp av en separat testuppsättning som kommenterats av en expert. Resultaten visar att användningen av endast den lilla utbildningen i en övervakad inlärningsmetod ger goda resultat (precision: 76.47, recall: 77.61, F-åtgärd: 77.03) som förbättras genom tillämpning av en självträningsmetod (precision: 77.70, recall: 77.84, F-åtgärd: 77.77). Slutsatser: Förhållanden mellan genotyper och fenotyper är av avgörande betydelse för förståelsen av en patients situation. Vår föreslagna metod är det första försöket att göra ett specialiserat system för att identifiera genotyp-fenotyp förhållanden i biomedicinsk litteratur. Vi uppnår bra resultat med hjälp av ett litet träningsset. För att förbättra resultaten måste andra språkliga sammanhang undersökas, och det krävs en lämplig utvidgning av utbildningen.
Khordad och Mercer introducerar en maskininlärning metod för att identifiera genotypfenotyp relationer som använder en semi-automatisk metod för att annotera fler meningar för att förstora utbildningen set REF.
Identifying genotype-phenotype relationships in biomedical text
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}