Gruvdrift av kemisk-framkallade sjukdomsrelationer inbäddade i den omfattande biomedicinska litteraturen skulle kunna underlätta ett brett spektrum av beräkningsmässiga biomedicinska tillämpningar, såsom säkerhetsövervakning. BioCreative V organiserade en kemisk sjukdomsrelation (CDR) Track om kemisk-inducerad sjukdom relation extraktion från biomedicinsk litteratur 2015. Vi deltog i alla deluppgifter om denna utmaning. I den här artikeln presenterar vi vårt deltagande system Chemical Disease Relation Extraction SysTem (CD-REST), ett end-to-end system för att extrahera kemiska framkallade sjukdomsrelationer i biomedicinsk litteratur. CD-REST består av två huvudkomponenter: (1) en kemisk och sjukdom namngiven enhetsigenkänning och normalisering modul, som använder den villkorliga Random Fields algoritm för enhetsigenkänning och en Vector Space Model-baserad metod för normalisering; och (2) en relation extraktion modul som klassificerar både meningsnivå och dokument-nivå kandidat drog-sjukdom par med stöd vektor maskiner. Vårt system uppnådde bästa prestanda på den kemiska-inducerad sjukdom relation extraktion subtask i BioCreative V CDR Track, visar effektiviteten i våra föreslagna maskininlärning-baserade metoder för automatisk extraktion av kemisk-inducerad sjukdom relationer i biomedicinsk litteratur. CD-REST-systemet tillhandahåller webbtjänster med HTTP POST-förfrågan. Webbtjänsterna kan nås från
Xu och al. REF utformade ett system (CD-REST) för kemisk-inducerad sjukdomssamband från biomedicinska texter.
CD-REST: a system for extracting chemical-induced disease relation in literature