I denna rapport redovisas den första delen av ett projekt som syftar till att utveckla ett kunskapsutvinnings- och kunskapsupptäcktssystem som extraherar kausal kunskap från textdatabaser. I denna inledande studie utvecklar vi en metod för att identifiera och extrahera information om orsakseffekt som uttryckligen uttrycks i medicinska abstracts i Medline-databasen. En uppsättning grafiska mönster konstruerades som anger förekomsten av ett orsakssamband i meningar, och vilken del av meningen representerar orsaken och vilken del som representerar effekten. Mönstren matchas med syntaktiska parsträd av meningar, och de delar av parsträdet som matchar spåren i mönstren extraheras som orsak eller effekt.
Ett kunskapsutvinnings- och kunskapsupptäcktssystem som extraherar kausal kunskap från textdatabaser har utvecklats av REF.
Extracting Causal Knowledge From A Medical Database Using Graphical Patterns
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}