Matching Biomedical Ontologies: Construction of Matching Clues and Systematic Evaluation of Different Combinations of Matchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ontology matching seeks to find semantic correspondences between ontologies. With an increasing number of biomedical ontologies being developed independently, matching these ontologies to solve the interoperability problem has become a critical task in biomedical applications. However, some challenges remain. First, extracting and constructing matching clues from biomedical ontologies is a nontrivial problem. Second, it is unknown whether there are dominant matchers while matching biomedical ontologies. Finally, ontology matching also suffers from computational complexity owing to the large-scale sizes of biomedical ontologies. OBJECTIVE: To investigate the effectiveness of matching clues and composite match approaches, this paper presents a spectrum of matchers with different combination strategies and empirically studies their influence on matching biomedical ontologies. Besides, extended reduction anchors are introduced to effectively decrease the time complexity while matching large biomedical ontologies. METHODS: In this paper, atomic and composite matching clues are first constructed in 4 dimensions: terminology, structure, external knowledge, and representation learning. Then, a spectrum of matchers based on a flexible combination of atomic clues are designed and utilized to comprehensively study the effectiveness. Besides, we carry out a systematic comparative evaluation of different combinations of matchers. Finally, extended reduction anchor is proposed to significantly alleviate the time complexity for matching large-scale biomedical ontologies. RESULTS: Experimental results show that considering distinguishable matching clues in biomedical ontologies leads to a substantial improvement in all available information. Besides, incorporating different types of matchers with reliability results in a marked improvement, which is comparative to the state-of-the-art methods. The dominant matchers achieve F1 measures of 0.9271, 0.8218, and 0.5 on Anatomy, FMA-NCI (Foundation Model of Anatomy-National Cancer Institute), and FMA-SNOMED data sets, respectively. Extended reduction anchor is able to solve the scalability problem of matching large biomedical ontologies. It achieves a significant reduction in time complexity with little loss of F1 measure at the same time, with a 0.21% decrease on the Anatomy data set and 0.84% decrease on the FMA-NCI data set, but with a 2.65% increase on the FMA-SNOMED data set. CONCLUSIONS: This paper systematically analyzes and compares the effectiveness of different matching clues, matchers, and combination strategies. Multiple empirical studies demonstrate that distinguishing clues have significant implications for matching biomedical ontologies. In contrast to the matchers with single clue, those combining multiple clues exhibit more stable and accurate performance. In addition, our results provide evidence that the approach based on extended reduction anchors performs well for large ontology matching tasks, demonstrating an effective solution for the problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».