Konceptigenkänning (CR) är en grundläggande uppgift inom det biomedicinska området. Den stöder den viktiga processen att omvandla ostrukturerade resurser till strukturerad kunskap. Hittills har flera CR-strategier föreslagits, varav de flesta är inriktade på en särskild uppsättning biomedicinska ontologier. Deras underliggande mekanismer varierar från ytliga naturliga språkbehandling och ordbok lookup till specialiserade maskininlärning moduler. I inget tidigare tillvägagångssätt beaktas emellertid ärendekänslighetsegenskaperna och termen fördelning av den underliggande ontologin på CR-processen. I denna artikel föreslås ett ramverk som modellerar CR-processen som en informationssökningsuppgift där både ärendekänslighet och informationsvinst i samband med polletter i lexiska representationer (t.ex. termetiketter, synonymer) är centrala komponenter i en strategi för att generera termvarianter. Fallkänsligheten hos en given ontologi bedöms utifrån fördelningen av så kallade fallkänsliga tokens i dess termer, medan informationsvinsten modelleras med hjälp av en kombination av avvikelser från slumpmässighet och ömsesidig information. En omfattande utvärdering har gjorts med hjälp av Craft corpus. Experimentella resultat visar att medvetenhet om fallkänslighet leder till en ökning av upp till 0,07 F1 mot en icke-fall känslig baslinje för Protein Ontology och GO Cellular Component. På samma sätt leder användningen av informationsvinster till en ökning av upp till 0,06 F1 mot en standard baslinje för GO Biological Process and Molecular Function och GO Cellular Component. Sammantaget, under förutsättning att den underliggande token distributionen, dessa metoder leder till giltiga kompletterande strategier för att öka termen märkning uppsättningar för att förbättra begreppet erkännande.
Groza m.fl. REF närmade sig uppgiften som i informationssökning med hjälp av ärendekänslighet och informationsvinst.
Assessing the Impact of Case Sensitivity and Term Information Gain on Biomedical Concept Recognition