Bakgrund: Sedan Swanson föreslog modellen Undiscovered Public Knowledge (UPK) har det funnits många metoder för att avslöja UPK genom att utvinna den biomedicinska litteraturen. Dessa tidigare arbeten krävde dock omfattande manuella ingrepp för att minska antalet möjliga anslutningar och tillämpas huvudsakligen på sjukdomseffektförhållandet. Med framsteg inom biomedicinsk vetenskap, har det blivit nödvändigt att extrahera och kombinera information från flera olika forskningar, studier och artiklar för att dra nya hypoteser och expandera kunskap. Metoder: Vi föreslår MKEM, en Multi-level Knowledge Emergence Model, för att upptäcka implicita relationer med hjälp av Natural Language Processing tekniker som Link Grammar och Ontologies såsom Unified Medical Language System (UMLS) MetaMap. Bidraget från MKEM är följande: För det första föreslår vi en flexibel kunskapsutvecklingsmodell för att extrahera implicita relationer över olika nivåer såsom molekylär nivå för gen och protein och fenomisk nivå för sjukdom och behandling. För det andra använder vi MetaMap för att märka biologiska begrepp. För det tredje ger vi ett empiriskt och systematiskt förhållningssätt för att upptäcka nya relationer. Resultat: Vi tillämpade vårt system på 5000 abstracts hämtade från PubMed databas. Vi utförde prestandautvärderingen som en guldstandard ännu inte tillgänglig. Vårt system utfördes med en bra precision och minns och vi genererade 24 hypoteser. Slutsatser: Våra experiment visar att MKEM är ett kraftfullt verktyg för att upptäcka dolda relationer bosatta i extraherade enheter som representerades av vår Substance-Effect-Process-Dase-Body Part (SEPDB) modell.
Ijaz, Song och Lee REF föreslog MKE-modellen (Multi-level Knowledge Emergence).
MKEM: a Multi-level Knowledge Emergence Model for mining undiscovered public knowledge
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}