Bakgrund: Cellella händelser spelar en central roll i förståelsen av biologiska processer och funktioner, vilket ger insikt om både fysiologiska och patologiska mekanismer. Automatisk utvinning av omnämnanden av sådana händelser ur litteraturen utgör ett viktigt bidrag till utvecklingen av den biomedicinska domänen, vilket möjliggör snabbare uppdatering av befintlig kunskap. Identifieringen av triggerord som anger en händelse är ett mycket viktigt steg i händelseutdragningsledningen, eftersom följande uppgifter är beroende av dess utdata. Detta steg presenterar olika komplexa och olösta utmaningar, nämligen valet av informativa funktioner, återgivningen av textsammanhanget och valet av en specifik händelsetyp för ett triggerord med tanke på detta sammanhang. Resultat: Vi föreslår TrigNER, en maskininlärning-baserad lösning för biomedicinska händelser utlösa igenkänning, som drar nytta av villkorliga Random Fields (CRFs) med en high-end funktionsuppsättning, inklusive språkliga, ortografiska, morfologiska, lokala sammanhang och beroende tolkning funktioner. Dessutom används en helt konfigurerbar algoritm för att automatiskt optimera funktionen och träningsparametrarna för varje händelsetyp. Således väljer den automatiskt de funktioner som har ett positivt bidrag och automatiskt optimerar CRF modellordning, n-gram storlekar, vertex information och maximal humle för beroende tolkning funktioner. Slutresultatet består av olika CRF-modeller, var och en optimerad till de språkliga egenskaperna för varje händelsetyp.
Campos m.fl. REF optimerade funktionen och träningsargumenten för varje händelsetyp men förutsåg endast händelserna i GE'09-testuppsättningarna.
TrigNER: automatically optimized biomedical event trigger recognition on scientific documents
{'venue': 'Source Code for Biology and Medicine', 'journal': 'Source Code for Biology and Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}