Tillgängliga curerade data släpar efter aktuell biologisk kunskap som finns i litteraturen. Textutvinning kan hjälpa biologer och kuratorer att lokalisera och få tillgång till denna kunskap, till exempel genom att karakterisera publikationernas funktionella profil. Gene Ontology (GO) kategoritilldelning i fri text redan stöder olika tillämpningar, såsom powering ontology-baserade sökmotorer, hitta kuration-relevanta artiklar (triage) eller hjälpa curator att identifiera och koda funktioner. Populära textbrytningsverktyg för GO-klassificering baseras på så kallade thesaurus-based- or lexikon-basedapproaches, som utnyttjar likheter mellan indatatexten och GO-termer själva. Men deras effektivitet är fortfarande begränsad på grund av den komplexa karaktären av GO termer, som sällan förekommer i texten. Däremot utnyttjar maskininlärning tillvägagångssätt likheter mellan indatatexten och redan botade fall som finns i en kunskapsbas för att dra slutsatsen en funktionell profil. GO Annoteringar (GOA) och MEDLINE gör det möjligt att utnyttja en växande mängd kurerade abstrakter (97 000 i november 2012) för att fylla denna kunskapsbas. Vår studie jämför ett toppmodernt saurubaserat system med ett maskininlärningssystem (baserat på en k-Nearest Neighbours algoritm) för uppgiften att föreslå en funktionell profil för osynliga MEDLINE abstracts, och visar hur resurser och prestationer har utvecklats. System utvärderas på deras förmåga att föreslå för en given abstrakt GO termer (2,8 i genomsnitt) som används för kuration i GOA. Vi visar att vi sedan 2006 har gjort stora ansträngningar för att lägga till synonymer i GO (+300 %), men att vår tesaurusbaserade systemeffektivitet är ganska konstant, från 0,28 till 0,31 för Recall vid 20 (R20). Tack vare sin kunskapsbastillväxt har däremot vårt system för maskininlärning stadigt förbättrats, från 0,38 år 2006 till 0,56 år 2012 för R20. Integrerade i halvautomatiska arbetsflöden eller i helautomatiska rörledningar, sådana system är mer och mer effektiva för att ge hjälp till biologer.
Gobeil m.fl. REF jämförde tilldelning av Gene Ontology (GO) termer från en MEDLINE abstrakt med en maskininlärning algoritm (k-NN).
Managing the data deluge: data-driven GO category assignment improves while complexity of functional annotation increases
{'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']}