Kernelbaserade metoder används i stor utsträckning för relation extraktion uppgift och få goda resultat genom att utnyttja lexisk och syntaktisk information. Inom biomedicinska områden begränsas dock dessa metoder av datasetets storlek och har svårt att hantera textvariationer. För att ta itu med detta problem föreslår vi Extended Dependency Graph (EDG) genom att införliva några enkla språkliga idéer och inkludera information bortom syntax. Vi tror att användningen av EDG kommer att göra det möjligt för maskininlärningsmetoder att generalisera lättare. Experiment bekräftar att EDG ger upp till 10% f-värdesförbättring jämfört med beroendekurva med vanliga kärnmetoder över fem korpora. Vi genomförde ytterligare experiment för att ge en mer detaljerad analys av de enskilda modulernas bidrag till EDG-konstruktionen.
Peng m.fl. I REF föreslås ett utvidgat beroendediagram (EDG) som bygger på några enkla språkliga egenskaper utöver syntaxinformation.
An extended dependency graph for relation extraction in biomedical texts
{'venue': 'BioNLP@IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}