På grund av ett enormt antal vetenskapliga publikationer som inte kan hanteras manuellt, finns det ett ökande intresse för text-mining tekniker för automatiserad informationsextrahering, särskilt inom det biomedicinska området. Sådana tekniker ger effektiva medel för informationssökning, kunskapsupptäckt och hypotesgenerering. De flesta tidigare studier har främst fokuserat på utformning och prestandaförbättring av antingen namngiven enhetsigenkänning eller relationsextraktion. I detta dokument presenterar vi PKDE4J, ett omfattande text-mining system som integrerar lexikon-baserad enhet extraktion och regel-baserad relation extraktion i en mycket flexibel och extensibel ram. Med början i Stanford CoreNLP utvecklade vi systemet för att hantera flera typer av enheter och relationer. Systemet har också ganska bra prestanda när det gäller noggrannhet samt förmågan att konfigurera textbehandlingskomponenter. Vi visar dess konkurrenskraft genom att utvärdera det på många corpora och fann att det överträffar befintliga system med genomsnittliga F-mått på 85% för enhet utvinning och 81% för relation utvinning.
Song et al., utvecklade ett omfattande textbrytningssystem PKDE4J, genom att använda Stanford CoreNLP baserade namngivna enhetsigenkänning och regelbaserad relationsextraktion REF.
PKDE4J: Entity and relation extraction for public knowledge discovery
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}