ABSTRACT Vikten av att extrahera biomedicinsk information från vetenskapliga publikationer är väl erkänd. Ett antal system för informationsextraktion för den biomedicinska domänen har rapporterats, men ingen av dem har blivit allmänt använd i praktiska tillämpningar. De flesta förslag hittills gör ganska förenklade antaganden om den syntaktiska aspekten av naturligt språk. Det finns ett akut behov av ett system som har bred täckning och fungerar bra i real-text applikationer. Resultat: Vi presenterar en allmän biomedicinsk domänorienterad NLP-motor kallad MedScan som effektivt bearbetar meningar från MEDLINE abstracts och producerar en uppsättning legaliserade logiska strukturer som representerar innebörden av varje mening. Motorn använder en speciellt utvecklad kontextfri grammatik och lexikon. Preliminär utvärdering av systemets prestanda, noggrannhet och täckning visade uppmuntrande resultat. Ytterligare metoder för att öka motorns täckning och minska tolkningsmångfald samt dess tillämpning för informationsutvinning diskuteras.
MedScan REF använder en speciellt utvecklad kontextfri grammatik och lexikon designad från Gene Ontology och UMLS.
MedScan, a natural language processing engine for MEDLINE abstracts
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}