Vi beskriver ett system för att extrahera komplexa händelser bland gener och proteiner från biomedicinsk litteratur, utvecklat i samband med BioNLP'09 Shared Task on Event Extraction. För varje händelse, dess text trigger, klass och argument extraheras. I motsats till de rådande strategierna inom området kan händelser vara argument för andra händelser, vilket resulterar i en bostruktur som bättre fångar upp de underliggande biologiska påståendena. Vi delar upp uppgiften i självständiga steg som vi ser som maskininlärningsproblem. Vi definierar ett brett utbud av funktioner och i synnerhet gör omfattande användning av beroende parse grafer. Ett regelbaserat efterbearbetningssteg används för att förfina produktionen i enlighet med begränsningarna i extraktionsuppgiften. I den gemensamma uppgiftsutvärderingen uppnådde systemet en F-poäng på 51,95 % för den primära uppgiften, den bästa prestationen bland deltagarna.
Resultaten av den gemensamma uppgiften visade att händelseextrahering var utmanande: det bäst presterande systemet uppnådde en total F1-poäng på 51,95 % REF.
Extracting Complex Biological Events with Rich Graph-Based Feature Sets
{'venue': 'Proceedings of the BioNLP 2009 Workshop Companion Volume for Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}