Bakgrund: Kartläggning av diskurser, såsom orsakssamband och kontrastiva relationer, mellan situationer som nämns i texten är en viktig uppgift för biomedicinsk text-mining. En biomedicinsk text som är kommenterad med diskursrelationer skulle vara mycket användbar för att utveckla och utvärdera metoder för biomedicinsk diskursbehandling. Det har emellertid inte gjorts några större ansträngningar för att utveckla en sådan kommenterad resurs. Vi har utvecklat Biomedical Discourse Relation Bank (BioDRB), där vi har kommenterade explicita och implicita samtalsrelationer i 24 open-access fulltext biomedicinska artiklar från GENIA corpus. Riktlinjer för kommentaren har anpassats från Penn Discourse TreeBank (PDTB), som har diskursen relationer kommenterade över öppen-domänen nyhetsartiklar. Vi införde nya konventioner och ändringar av begreppet klassificering. Vi rapporterar ett tillförlitligt inter-anmälaravtal på över 80 procent för alla deluppgifter. Experiment för att identifiera känslan av explicit diskurs Samband visar själva bindvävet som en mycket tillförlitlig indikator för grov sense klassificering (noggrannhet 90,9 % och F1-poäng 0,89). Dessa resultat är jämförbara med de resultat som erhållits med samma klassificering på PDTB-data. Med en mer förfinad känslighetsklassificering har prestandan försämrats (noggrannhet 69,2 % och F1-poäng 0,28), främst på grund av att uppgifterna är sparsamma. Storleken på corpus befanns vara tillräcklig för att identifiera känslan av explicit bindväv, med klassificering prestanda stabiliseras vid cirka 1900 tränings tillfällen. Klassifiern presterar slutligen dåligt när den är tränad på PDTB och testad på BioDRB (noggrannhet 54,5 % och F1-poäng 0,57). Slutsats: Vårt arbete visar att samtalsrelationerna på ett tillförlitligt sätt kan kommenteras i biomedicinsk text. Coarse sense disambiguation av explicita bindväv kan göras med hög tillförlitlighet genom att bara använda bindväv som en funktion, men mer förfinad sense klassificering kräver antingen rikare funktioner eller mer kommenterade data. Den dåliga prestandan hos en klassificerare som är utbildad i det öppna området och testad inom det biomedicinska området tyder på betydande skillnader i semantisk användning av bindväv inom dessa områden, och ger robusta bevis för ett biomedicinskt subspråk för diskurs och behovet av att utveckla en specialiserad biomedicinsk diskurs annoterad corpus. Resultaten av våra korsdomänexperiment stämmer överens med det relaterade arbetet med att identifiera bindväv i BioDRB.
Motsvarigheten till PDTB för den biomedicinska domänen är BioDRB corpus REF, som innehåller 16 typer av diskurser, t.ex. tidsmässiga, kausala och villkorliga.
The biomedical discourse relation bank
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}