I detta dokument presenterar vi en halvautomatisk strategi för att kommentera semantisk information i biomedicinska texter. Informationen används för att bygga en biomedicinsk propositionsbank som heter BioProp. Liksom PropBank i newwire domänen, BioProp innehåller annoteringar av predikat argument strukturer och semantiska roller i en trädbank schema. För att konstruera BioProp används ett semantiskt rollmärkningssystem (SRL) som är utbildat på PropBank för att kommentera BioProp. Felaktiga märkningsresultat korrigeras sedan av mänskliga annoterare. För att passa behoven inom det biomedicinska området ändrar vi riktlinjerna för PropBank-anmärkning och karakteriserar semantiska roller som komponenter i biologiska händelser. Metoden kan avsevärt minska notationsinsatserna, och vi inför ett mått på en övre gräns för att spara notationsinsatser. Hittills har metoden tillämpats experimentellt på en 4 389-sentence trädbank corpus för byggandet av BioProp. Inter-annotator överenskommelse mätt med kappa statistik når.95 för kombinerat beslut om roll identifiering och klassificering när alla argument etiketter beaktas. Dessutom visar vi att när vi utbildar oss på BioProp uppnår vårt biomedicinska SRL-system, BIOSMILE, en F-poäng på 87 %.
Andra experiment gör användning av preannoterad information utan att tillämpa aktiva inlärningsmetoder, som REF som använder en semantisk roll märkning verktyg utbildad på PropBank för att pretagera en biomedicinsk corpus kallas BioProp.
A Semi-Automatic Method For Annotating A Biomedical Proposition Bank
{'venue': 'Workshop On Frontiers In Linguistically Annotated Corpora', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}