En av svårigheterna med att kartlägga biomedicinska namngivna enheter, t.ex. gener, proteiner, kemikalier och sjukdomar till sina begreppsidentifierare härrör från den potentiella variabiliteten i termerna. Mjuk strängmatchning är en möjlig lösning på problemet, men dess inneboende tunga beräkningskostnader avskräcker dess användning när ordböckerna är stora eller när realtidsbehandling krävs. En mindre computationally krävande strategi är att normalisera termerna genom att använda heuristiska regler, vilket gör att vi kan slå upp en ordbok i en konstant tid oavsett dess storlek. Utvecklingen av goda heuristiska regler kräver dock omfattande kunskaper om den aktuella terminologin och därmed flaskhalsen i normaliseringsmetoden. Resultat: Vi presenterar ett nytt ramverk för att upptäcka en lista över normaliseringsregler från ett lexikon på ett helt automatiserat sätt. Reglerna upptäcks på ett sådant sätt att de minimerar tvetydigheten och variationen i termerna i ordboken. Vi utvärderade vår algoritm med hjälp av två stora ordböcker: en mänsklig gen / protein namn ordbok byggd från BioThesaurus och en sjukdom namn ordbok byggd från UMLS. De experimentella resultaten visade att automatiskt upptäckta regler kan fungera jämförbart med noggrant utformade heuristiska regler i termen kartläggning uppgifter, och beräknings omkostnader regel tillämpning är liten nog att en mycket snabb implementering är möjlig. Detta arbete kommer att bidra till att förbättra utförandet av term-koncept kartläggning uppgifter i biomedicinsk information utvinning särskilt när god normalisering heuristik för målet terminologi inte är fullt kända.
REF föreslog en poängsättningsmetod för att upptäcka en lista över normaliseringsregler för ordbokslook-ups.
Normalizing biomedical terms by minimizing ambiguity and variability
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}