Bakgrund: Information Extraction (IE) är en komponent i textutvinning som underlättar kunskapsupptäckt genom att automatiskt lokalisera intressanta biomedicinska händelser från enorma dokumentsamlingar. Eftersom händelser vanligtvis är centrerade på verb och nominella verb, är det mycket viktigt att förstå dessa ords syntaktiska och semantiska beteende. Corpora kommenterad med information om detta beteende kan utgöra en värdefull resurs i utbildningen av IE komponenter och resurser. Vi har definierat en ny plan för att annotera meningsbundna genregleringshändelser, centrerad på både verb och nominella verb. För varje händelse till exempel, alla deltagare (argument) i samma mening identifieras och tilldelas en semantisk roll från en rik uppsättning av 13 roller anpassade till biomedicinska forskningsartiklar, tillsammans med en biologisk koncepttyp kopplad till Gene Regulation Ontology. Såvitt vi vet är vårt system unikt inom det biomedicinska området när det gäller det antal händelseargument som identifierats. Med hjälp av systemet har vi skapat Gene Regulation Event Corpus (GREC), bestående av 240 MEDLINE abstracts, där händelser som rör genreglering och uttryck har kommenterats av biologer. En ny metod för att utvärdera olika aspekter av kommentarsuppgiften visade att den genomsnittliga inter-annotatoravtalsfrekvensen ligger inom intervallet 66 % -90 %. GREC är en unik resurs inom det biomedicinska området, eftersom den inte bara annoterar kärnrelationer mellan enheter, utan också en rad andra viktiga detaljer om dessa relationer, t.ex. plats, temporal, sätt och miljöförhållanden. Den är därför särskilt utformad för att stödja biospecifika verktyg och resursutveckling. Det har redan använts för att förvärva semantiska ramar för inkludering i BioLexicon (en lexisk, terminologisk resurs för att hjälpa biomedicinsk textbrytning). De första experimenten har också visat att corpus kan användas för att träna IE-komponenter, t.ex. semantiska rolletiketter. Riktlinjerna för corpus och annotering är fritt tillgängliga för akademiska ändamål.
GREC REF är en informationsextrahering corpus som fokuserar på genregleringshändelser.
Construction of an annotated corpus to support biomedical information extraction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}