Biologiska vägar är centrala för att förstå komplexa sjukdomar som cancer. Majoriteten av denna kunskap är spridd i den vidsträckta och snabbt växande forskningslitteraturen. För att automatisera kunskapsextrahering kräver maskininlärning vanligtvis kommenterade exempel, som är dyra och tidskrävande att förvärva. På senare tid har intresset för att utnyttja databaser för fjärrövervakning inom kunskapsutvinning ökat, men befintliga applikationer fokuserar nästan uteslutande på nyhetsnätverksdomäner. I detta dokument presenterar vi det första försöket att formulera det avlägsna övervakningsproblemet för vägextraktion och tillämpa en toppmodern metod för att extrahera väginteraktioner från PubMed abstracts. Experiment visar att fjärrövervakning effektivt kan kompensera för bristen på notering och uppnå en noggrannhet som närmar sig övervakade resultat. Från 22 miljoner PubMed abstracts, extraherade vi 1,5 miljoner väginteraktioner med en precision på 25%. Mer än 10% av interaktionerna nämns i samband med en eller flera cancertyper, där analys ger intressanta insikter.
Poons REF-studie använde en avlägsen övervakningsalgoritm för att extrahera biologiska vägar från PubMed.
Distant Supervision for Cancer Pathway Extraction from Text
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}