Vi beskriver ett öppet informationsextraktionssystem för biomedicinsk text baserad på NELL (the Never-Ending Language Learner) (Carlson et al., 2010), ett system utformat för extraktion från webbtext. NELL använder en kopplad halvövervakad bootstrappningsmetod för att lära sig nya fakta från text, givet en initial ontologi och ett litet antal "frön" för varje ontologikategori. I motsats till tidigare tillämpningar av NELL, i vår uppgift den ursprungliga ontologi och frön automatiskt härrör från befintliga resurser. Vi visar att NELL: s bootstrappningsalgoritm är känslig för tvetydiga frön, som är vanliga inom den biomedicinska domänen. Att använda NELL för att extrahera fakta från biomedicinsk text leder snabbt till semantisk drift. För att ta itu med detta problem inför vi en metod för att bedöma frökvalitet, baserad på en större corpus av data som härrör från webben. I vår metod bedöms utsädets kvalitet vid varje iteration av bootstrappningsprocessen. Experimentella resultat visar betydande förbättringar av NELL:s ursprungliga bootstrappa algoritm på två typer av uppgifter: lärande termer från biomedicinska kategorier, och namngivna-entity erkännande för biomedicinska enheter med hjälp av en lärd lexikon.
Till exempel Attias et al. REF presenterar ett OpenIE-system för biomedicinskt namngivet enhetsigenkänning baserat på NELL [27] och föreslår en metod för att bedöma frökvaliteter för att förhindra semantisk drift.
Bootstrapping Biomedical Ontologies for Scientific Text using NELL
{'venue': 'BioNLP: Proceedings of the 2012 Workshop on Biomedical Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}