Bakgrund: Att vara formella, förklarande modeller för kunskapsrepresentation, ontologier hjälper till att ta itu med problemet med oprecis terminologi inom biologisk och biomedicinsk forskning. Ontologier som byggts under ledning av Open Biomedical Ontologies (OBO) gruppen har dock visat en hel del variation, eftersom olika partier kan utforma ontologier enligt sina egna konceptuella uppfattningar om världen. Det håller därför på att bli avgörande att anpassa ontologier från olika parter. Under automatiserad/halvautomatisk anpassning mellan biologiska ontologier bidrar olika semantiska aspekter, dvs konceptnamn, konceptegenskaper och konceptrelationer, i olika grad till anpassningsresultaten. Därför måste en vektor av vikter tilldelas dessa semantiska aspekter. Det är inte trivialt att avgöra vilka dessa vikter bör vara, och nuvarande metoder är mycket beroende av mänskliga heuristiker. I detta dokument tar vi ett artificiellt neuralt nätverk tillvägagångssätt för att lära och justera dessa vikter, och därmed stödja en ny ontologi anpassning algoritm, anpassad för biologiska ontologier, i syfte att undvika vissa nackdelar i både regelbaserade och lärande-baserade anpassning algoritmer. Detta tillvägagångssätt har utvärderats genom att anpassa två verkliga biologiska ontologier, vars funktioner inkluderar enorma filstorlek, mycket få fall, konceptnamn i numeriska strängar, och andra. De lovande experimentresultaten bekräftar vår föreslagna hypotes, dvs tre vikter för semantiska aspekter från en undergrupp av begrepp är representativa för alla begrepp inom samma ontologi. Därför utgör vår metod ett stort steg framåt mot att automatisera den biologiska ontologins anpassning.
SAMCER REF är en inlärningsbaserad metod för att förena ontologier.
Use artificial neural network to align biological ontologies
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}