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A graph-search framework for associating gene identifiers with documents

机译:图搜索框架用于将基因标识符与文档相关联

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摘要

BackgroundOne step in the model organism database curation process is to find, for each article, the identifier of every gene discussed in the article. We consider a relaxation of this problem suitable for semi-automated systems, in which each article is associated with a ranked list of possible gene identifiers, and experimentally compare methods for solving this geneId ranking problem. In addition to baseline approaches based on combining named entity recognition (NER) systems with a "soft dictionary" of gene synonyms, we evaluate a graph-based method which combines the outputs of multiple NER systems, as well as other sources of information, and a learning method for reranking the output of the graph-based method.
机译:背景技术模型生物数据库管理过程的第一步是为每篇文章找到文章中讨论的每个基因的标识符。我们认为此问题的缓解适用于半自动化系统,在该系统中,每篇文章均与可能的基因标识符的排名列表相关联,并通过实验方式比较了解决此GeneId排名问题的方法。除了基于将命名实体识别(NER)系统与基因同义词的“软词典”组合在一起的基线方法之外,我们还评估了一种基于图的方法,该方法结合了多个NER系统的输出以及其他信息来源,并且一种学习方法,用于对基于图的方法的输出进行排名。

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