Bakgrund: Computing semantic relatedness between textual labels som representerar biologiska och medicinska begrepp är en avgörande uppgift i många automatiserade kunskapsextraktion och bearbetning applikationer som är relevanta för den biomedicinska domänen, särskilt på grund av den enorma mängden nya rön som publiceras varje år. De flesta metoder drar nytta av att använda mycket specifika resurser, vilket minskar deras användbarhet i många verkliga scenarier som skiljer sig från de ursprungliga antagandena. I detta dokument presenterar vi en enkel resurseffektiv metod för att beräkna semantisk överensstämmelse i en kunskapsfattig miljö. Metoden ger resultat som är jämförbara med de senaste metoderna, samtidigt som den är mer generisk och flexibel. Den lösning som presenteras här var utformad för att endast använda ett relativt generiskt och litet dokumentkortus och dess statistik, utan att hänvisa till en tidigare definierad kunskapsbas, vilket innebär att det inte antar ett "stängt" problem. Resultat: Vi föreslår en metod där beräkning för två indatatexter baseras på idén att jämföra ordförrådet i samband med de bäst lämpade dokumenten relaterade till dessa texter. Eftersom nyckeltermisk utvinning är en kostsam process görs den i ett förbearbetningssteg "per dokument" för att begränsa den on-line behandlingen. De faktiska beräkningarna utförs i ett kompakt vektorutrymme, begränsat av de mest informativa extraktionsresultaten. Metoden har utvärderats på fem direkta referensvärden genom beräkning av korrelationskoefficienter w.r.t. Vanliga mänskliga svar. Det har också använts på Gene -sjukdom och sjukdom-sjukdom data par för att belysa dess potentiella användning som ett data analysverktyg. Förutom jämförelser med rapporterade resultat har några intressanta inslag i metoden studerats, dvs. Förhållandet mellan resultatkvalitet, effektivitet och tillämplig trimningsgräns för storleksminskning. Experimentell utvärdering visar att den metod som presenteras ger resultat som är jämförbara med dagens moderna metoder, och till och med överträffar dem på en majoritet av riktmärkena. Dessutom visas ett möjligt användningsscenario för metoden med ett verkligt dataexperiment.
Som vi tidigare har argumenterat REF, resultat jämförbara med de av state-of-the-art metoder kan erhållas genom att approxima sammanhanget vektorer med vektorer extraheras från relativt små prov av bäst-passa dokument från en måttligt storlek PMC öppen delmängd corpus [29].
Calculating semantic relatedness for biomedical use in a knowledge-poor environment
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}