OrganismTagger: detection, normalization and grounding of organism entities in biomedical documents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Semantic tagging of organism mentions in full-text articles is an important part of literature mining and semantic enrichment solutions. Tagged organism mentions also play a pivotal role in disambiguating other entities in a text, such as proteins. A high-precision organism tagging system must be able to detect the numerous forms of organism mentions, including common names as well as the traditional taxonomic groups: genus, species and strains. In addition, such a system must resolve abbreviations and acronyms, assign the scientific name and if possible link the detected mention to the NCBI Taxonomy database for further semantic queries and literature navigation. RESULTS: We present the OrganismTagger, a hybrid rule-based/machine learning system to extract organism mentions from the literature. It includes tools for automatically generating lexical and ontological resources from a copy of the NCBI Taxonomy database, thereby facilitating system updates by end users. Its novel ontology-based resources can also be reused in other semantic mining and linked data tasks. Each detected organism mention is normalized to a canonical name through the resolution of acronyms and abbreviations and subsequently grounded with an NCBI Taxonomy database ID. In particular, our system combines a novel machine-learning approach with rule-based and lexical methods for detecting strain mentions in documents. On our manually annotated OT corpus, the OrganismTagger achieves a precision of 95%, a recall of 94% and a grounding accuracy of 97.5%. On the manually annotated corpus of Linnaeus-100, the results show a precision of 99%, recall of 97% and grounding accuracy of 97.4%. AVAILABILITY: The OrganismTagger, including supporting tools, resources, training data and manual annotations, as well as end user and developer documentation, is freely available under an open-source license at http://www.semanticsoftware.info/organism-tagger. CONTACT: witte@semanticsoftware.info.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle