Bakgrund: Även om det finns ett stort antal tesauri för den biomedicinska domänen många av dem saknar täckning i termer och deras variantformer. Automatisk tesauruskonstruktion baserad på mönster föreslogs först av Hearst [1], men det är fortfarande inte klart hur man automatiskt konstruerar sådana mönster för olika semantiska relationer och domäner. I synnerhet är det inte säkert vilka mönster som är användbara för att fånga synonymer. Antagandet av stora resurser som tolker är också en begränsande faktor för många språk, så det är önskvärt att hitta mönster som inte använder syntaktisk analys. För att slutligen ge ett mer konsekvent och tillämpligt resultat är det önskvärt att använda dessa mönster för att bilda synonymer på ett sunt sätt. Vi presenterar en metod som automatiskt genererar reguljära uttrycksmönster genom att expandera frömönster i en heuristisk sökning och sedan utvecklar en funktionsvektor baserad på förekomsten av termpar i varje utvecklat mönster. Detta möjliggör en binär klassificering av termen par som synonym eller icke-synonym. Vi modellerar sedan detta resultat som en sannolikhetsgraf för att hitta synonymuppsättningar, vilket motsvarar det välstuderade problemet att hitta ett optimalt set omslag. Vi uppnådde 73,2% precision och 29,7% minns med vår metod, out-performing handgjorda resurser som MeSH och Wikipedia. Vi drar slutsatsen att automatiska metoder kan spela en praktisk roll när det gäller att utveckla nya tesaurier eller utvidga befintliga, och detta kan göras med endast en liten mängd utbildningsdata och inget behov av resurser som tolk. Vi drog också slutsatsen att noggrannheten kan förbättras genom att gruppera in sig i synonymuppsättningar.
REF används automatiskt genererade mönster (regelbundna uttryck) till min kandidat synonympar, som sedan klassificerades som synonyma eller inte baserat på förekomsten av termpar i varje mönster.
Synonym set extraction from the biomedical literature by lexical pattern discovery
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}