Bakgrund: Biomedicinsk händelseextraktion har fått stor uppmärksamhet eftersom den kan hjälpa forskare att förstå det överflöd av interaktioner mellan gener som beskrivs i publikationer i molekylärbiologi. Även om det senaste arbetet har fokuserat på abstracts, delade BioNLP 2011 uppgiften utvärderade de inlämnade systemen på både abstracts och full papers. I den här artikeln beskriver vi vår underkastelse till den gemensamma uppgiften som bryter ner händelseextrahering i en uppsättning klassificeringsuppgifter som kan läras antingen självständigt eller gemensamt med hjälp av det sökbaserade strukturerade prediktionsramverket. Vår avsikt är att undersöka hur dessa två lärande paradigm jämförs inom ramen för den gemensamma uppgiften. Resultat: Vi rapporterar att modeller som lärt sig med hjälp av sökbaserad strukturerad förutsägelse överskrider noggrannheten hos självständigt inlärda klassificeringar med 8,3 poäng i F-poäng, med vinsterna mer uttalad på de mer komplexa Regulation händelser (13.23 poäng). Dessutom visar vi hur avvägningen mellan återkallande och precision kan justeras i både lärande paradigm och att sökbaserad strukturerad förutsägelse uppnår bättre återkallande vid alla precisionspunkter. Slutligen rapporterar vi om experiment med en enkel domänanpassningsmetod, vilket resulterar i den näst bästa prestandan som uppnås genom ett enda system. Vi visar att gemensam slutledning med hjälp av den sökbaserade strukturerade förutsägelseramen kan uppnå bättre prestanda än självständigt inlärda klassiatorer, vilket visar potentialen i detta inlärningsparadigm för händelseextrahering och andra liknande komplexa informationsextraheringsuppgifter.
En metod baserad på det sökbaserade strukturerade förutsägelseparadigmet REF har redan föreslagits som ett mellanliggande steg mellan gemensamma strategier och rörledningsstrategier, genom att omvandla det strukturerade prognosproblemet till en sekvens av klassificeringsuppgifter i flera klasser.
Biomedical event extraction from abstracts and full papers using search-based structured prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}