Författarna bidrog i lika hög grad till detta arbete. Omnämnande uppgifter: Wei, C.-H., Peng, Y., Leaman, R. m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Bedömning av det senaste inom biomedicinsk relationsextraktion: översikt över uppgiften BioCreative V chemical-disease relation (CDR). Att manuellt bota kemikalier, sjukdomar och deras relationer är mycket viktigt för den biomedicinska forskningen, men den plågas av de höga kostnaderna och den snabba ökningen av den biomedicinska litteraturen. Under de senaste åren har intresset ökat för att utveckla beräkningsmetoder för automatisk extraktion av kemiska sjukdomar (CDR). Trots dessa försök har avsaknaden av en omfattande uppsättning benchmarking-data begränsat jämförelsen av olika tekniker för att bedöma och utveckla den nuvarande tekniska utvecklingen. I detta syfte organiserade vi en utmaning genom BioCreative V för att automatiskt extrahera CDR från litteraturen. Vi designade två utmaningsuppgifter: sjukdom namngiven enhet igenkänning (DNER) och kemisk framkallad sjukdom (CID) relation extraktion. För att underlätta systemutveckling och utvärdering skapade vi en stor kommenterad text corpus som bestod av mänskliga annoteringar av kemikalier, sjukdomar och deras interaktioner från 1500 PubMed artiklar. 34 lag över hela världen deltog i CDR-uppgiften: 16 (DNER) och 18 (CID). De bästa systemen uppnådde en F-poäng på 86,46 % för DNER-uppgiften – ett resultat som närmar sig det mänskliga inter-annotatoravtalet (0,8875) – och en F-poäng på 57,03 % för CID-uppgiften, det högsta resultat som någonsin rapporterats för sådana uppgifter. Vid kombination av teamresultat via maskininlärning kunde ensemblesystemet ytterligare förbättra över de bästa lagresultaten genom att uppnå 88,89% respektive 62,80% i F-poäng för DNER respektive CID-uppgiften. Dessutom är en annan ny aspekt av vår utvärdering att testa varje deltagande systems förmåga att returnera realtidsresultat: den genomsnittliga svarstiden för varje teams DNER- och CID-webbtjänstsystem var 5,6 respektive 9,3 s. De flesta team använde hybridsystem för sina bidrag baserade på maskininlärning. Med tanke på graden av deltagande
Metoder för att extrahera kemisk sjukdomssamband utvärderades i BioCreative V CDR uppgiften, där deltagarna var skyldiga att identifiera sjukdom och kemiska enheter och relationer mellan dem REF.
Assessing the state of the art in biomedical relation extraction: overview of the BioCreative V chemical-disease relation (CDR) task
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}