Bakgrund: Forskning om händelsebaserad textutvinning från den biomedicinska litteraturen har ökat i popularitet för att underlätta utvecklingen av avancerade biomedicinska textutvinningssystem. Sådan teknik tillåter avancerad sökning, som går längre än dokument eller meningsbaserad hämtning. Befintliga händelsebaserade system ignorerar dock vanligtvis ytterligare information inom det textbaserade sammanhanget av händelser som bland annat kan avgöra om en händelse representerar ett faktum, en hypotes, ett experimentellt resultat eller en analys av resultat, om den beskriver ny eller tidigare rapporterad kunskap, och om den spekuleras eller förnekas. Vi hänvisar till sådan kontextuell information som metakunskap. Automatiskt erkännande av sådan information kan möjliggöra utbildning av system som möjliggör finare sökning av händelser enligt den metakunskap som är associerad med dem. Resultat: Baserat på en corpus av 1000 MEDLINE abstracts, fullt manuellt kommenterade med både händelser och tillhörande meta-kunskap, har vi konstruerat ett maskininlärning-baserat system som automatiskt tilldelar meta-kunskap information till händelser. Detta system har integrerats i EventMine, ett toppmodernt händelseextraktionssystem, för att skapa ett mer avancerat system (EventMine-MK) som inte bara extraherar händelser från text automatiskt, utan också tilldelar fem olika typer av meta-kunskap till dessa händelser. Meta-kunskapsmodulen i EventMine-MK utför med makro-genomsnittliga F-poäng i intervallet 57-87% på BioNLP'09 Shared Task corpus. EventMine-MK har utvärderats på BioNLP'09 Shared Task för att upptäcka negativa och spekulerade händelser. Våra resultat visar att EventMine-MK kan överträffa andra toppmoderna system som deltog i denna uppgift. Vi har konstruerat det första praktiska systemet som extraherar både händelser och tillhörande, detaljerad meta-kunskap information från biomedicinsk litteratur. Den automatiskt tilldelade meta-kunskapsinformationen kan användas för att förfina söksystem, för att ge ett extra sökskikt bortom enheter och påståenden, som behandlar fenomen som retoriska avsikter, spekulationer, motsägelser och negationer. Denna finare finare sökfunktion kan hjälpa till med flera viktiga uppgifter, t.ex. databassäkring (genom att hitta ny experimentell kunskap) och vägberikning (genom att tillhandahålla information för inferens). För att möjliggöra enkel integrering i textbrytningssystem tillhandahålls EventMine-MK som en UIMA-komponent som kan användas i den interoperabla textbrytningsinfrastrukturen U-Compare. Biomedicinsk textutvinning [1–3] har i stor utsträckning fokuserat på att känna igen relevanta biomedicinska enheter och binära relationer mellan dessa enheter (t.ex. protein-proteininteraktioner [4, 5], gensjukdomsföreningar [6, 7], etc.). Utvinning av biomedicinska händelser ur litteraturen I slutet av artikeln finns dock en fullständig lista över författarinformation som varit föremål för forskning om biomedicinsk behandling av naturligt språk, eftersom händelser är avgörande för att förstå biomedicinska processer och funktioner [3]. Händelser utgör strukturerade representationer av biomedicinsk kunskap. De är vanligtvis organiserade kring verb (t.ex. aktivera, hämma) eller nominella verb (t.ex. uttryck), som vi kallar triggeruttryck. Evenemangen har argument som bidrar till beskrivningen av evenemanget. Dessa argument, som antingen kan vara enheter (t.ex. p53) eller andra händelser, tilldelas ofta semantiska roller, som kännetecknar argumentets bidrag till
REF använder ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för att tilldela metakunskapskategorier till händelser.
Extracting semantically enriched events from biomedical literature
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}