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J-GLOBAL ID：201802229907451452   整理番号：18A0445324

テキストマイニングを用いた生物医学文献における関係抽出の最近の技術とアプローチの比較研究【Powered by NICT】

A comparative study of the current technologies and approaches of relation extraction in biomedical literature using text mining

著者 (3件)： Alshuwaier Faisal (KACST, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Areshey Ali (KACST, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Poon Josiah (The University of Sydney, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICETAS  ページ： 1-13  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 関係抽出(RE)の多くの技術はエンティティ間の関係の概念と会合の理解を必要とする。生物医学文献からの種々の実体間の簡単で複雑な関係を抽出するために多くの方法が組み合わせた先進アプローチを提示した。文献比較研究はそれらのすべては,教師つき,半教師つき,高次関係と自己教師つきアプローチのような次の手法の一つに分類されるRE技術の広範な多様性を含んでいる。教師つきアプローチは非常に詳細なデータを必要とし,一方,半教師付き手法で自動的に注釈特徴に小型知識ベースをだけである。この方法は標識ページ抽出ルールの初期集合を必要としない。自己教師つきこれら二つの手法の統合である。一方,項はより高い順序関係異なる生物医学関係を一緒に連結関係を示した。抽出するFスコア性能関係との関連から異なっていた。最後に,教師つき,半教師つき,高次関係と自己教師つきアプローチの両者のために,実データセットを用いた包括的な性能評価を実体 REタスクについて述べた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 知識ベース ,  性能評価 ,  *アノテーション
準シソーラス用語： エンティティ ,  *関係抽出 ,  *生物医学 ,  *テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： テキストマイニング ,  生物医学 ,  文献 ,  関係抽出 ,  研究