Bakgrund: Biomedicinsk corpora kommenterad med händelse-nivå information utgör en viktig resurs för domän-specifika information extrahering (IE) system. Bio-event-annotering kan dock inte tillgodose biologernas alla behov. Till skillnad från arbetet med relation och händelseextrahering, varav de flesta fokuserar på specifika händelser och namngivna enheter, siktar vi på att bygga en omfattande resurs, som täcker alla påståenden om orsakssamband närvarande i diskursen. Orsakssamband ligger i hjärtat av biomedicinsk kunskap, såsom diagnos, patologi eller systembiologi, och därmed kan automatiskt kausalitetsigenkänning avsevärt minska den mänskliga arbetsbördan genom att föreslå möjliga orsakssamband och medhjälp till kurering av vägmodeller. En biomedicinsk text som är kommenterad med sådana relationer är därför avgörande för att utveckla och utvärdera biomedicinsk textutvinning. Vi har definierat ett notationssystem för att berika biomedicinsk domänkorpora med kausalitetsrelationer. Detta schema har senare använts för att kommentera 851 orsakssamband för att bilda BioCause, en samling av 19 open-access fulltext biomedicinska tidskriftsartiklar som tillhör subdomänen infektionssjukdomar. Dessa dokument har förhandsanmälts med namngiven enhet och händelseinformation i samband med tidigare delade uppgifter. Vi rapporterar en inter-annotator-överenskommelse på över 60 procent för triggers och över 80 procent för argument som använder en exakt matchrestriktion. Dessa ökar betydligt med hjälp av en avslappnad match inställning. Dessutom analyserar och beskriver vi kausalitetsförhållandena i BioOus ur olika synvinklar. Denna information kan sedan utnyttjas för utbildning av automatiska system för att upptäcka orsakssamband. Augmenting namngivna enhet och händelse annoteringar med information om kausala diskurser relationer kan gynna utvecklingen av mer sofistikerade IE-system. Dessa kommer att ytterligare påverka utvecklingen av flera uppgifter, såsom att göra det möjligt för textbaserade slutsatser att upptäcka intriger, upptäcka nya fakta och tillhandahålla nya hypoteser för experimentellt arbete.
Ett notationssystem för berikande av biomedicinsk domänkorpora med orsakssamband definierades i REF.
BioCause: Annotating and analysing causality in the biomedical domain
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}