Bakgrund: Genomisk funktionell information är värdefull för biomedicinsk forskning. Sådan information måste dock ofta hämtas ur den vetenskapliga litteraturen och struktureras för att kunna utnyttjas av automatiska system. Behandling av naturligt språk används i allt högre grad för detta ändamål, även om det i sig innebär fel. En efterbehandlingsstrategi som väljer relationer som mest sannolikt att vara korrekt föreslås och utvärderas på produktionen av SemGen, ett system som extraherar semantiska predikationer på etiologi av genetiska sjukdomar. Baserat på antalet mellanliggande fraser mellan ett argument och dess predikat, definierade vi en heuristisk strategi för att filtrera de extraherade semantiska relationerna efter deras sannolikhet för att vara korrekt. Vi tillämpade också denna strategi på förbindelser som identifierades med samtidig behandling. Slutligen utnyttjade vi postprocessade SemGens predikationer för att undersöka den genetiska grunden för Parkinsons sjukdom.
REF föreslår en heuristisk efterbehandlingsstrategi för SemGen som syftar till att välja de semantiska relationer som sannolikt är korrekta.
Argument-predicate distance as a filter for enhancing precision in extracting predications on the genetic etiology of disease
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}