Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, biological event extraction has emerged as a key natural language processing task, aiming to address the information overload problem in accessing the molecular biology literature. The BioNLP shared task competitions have contributed to this recent interest considerably. The first competition (BioNLP'09) focused on extracting biological events from Medline abstracts from a narrow domain, while the theme of the latest competition (BioNLP-ST'11) was generalization and a wider range of text types, event types, and subject domains were considered. We view event extraction as a building block in larger discourse interpretation and propose a two-phase, linguistically-grounded, rule-based methodology. In the first phase, a general, underspecified semantic interpretation is composed from syntactic dependency relations in a bottom-up manner. The notion of embedding underpins this phase and it is informed by a trigger dictionary and argument identification rules. Coreference resolution is also performed at this step, allowing extraction of inter-sentential relations. The second phase is concerned with constraining the resulting semantic interpretation by shared task specifications. We evaluated our general methodology on core biological event extraction and speculation/negation tasks in three main tracks of BioNLP-ST'11 (GENIA, EPI, and ID). RESULTS: We achieved competitive results in GENIA and ID tracks, while our results in the EPI track leave room for improvement. One notable feature of our system is that its performance across abstracts and articles bodies is stable. Coreference resolution results in minor improvement in system performance. Due to our interest in discourse-level elements, such as speculation/negation and coreference, we provide a more detailed analysis of our system performance in these subtasks. CONCLUSIONS: The results demonstrate the viability of a robust, linguistically-oriented methodology, which clearly distinguishes general semantic interpretation from shared task specific aspects, for biological event extraction. Our error analysis pinpoints some shortcomings, which we plan to address in future work within our incremental system development methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,024 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».