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Structured learning for spatial information extraction from biomedical text: bacteria biotopes

机译:从生物医学文本中提取空间信息的结构化学习:细菌生物群落

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摘要

BackgroundWe aim to automatically extract species names of bacteria and their locations from webpages. This task is important for exploiting the vast amount of biological knowledge which is expressed in diverse natural language texts and putting this knowledge in databases for easy access by biologists. The task is challenging and the previous results are far below an acceptable level of performance, particularly for extraction of localization relationships. Therefore, we aim to design a new system for such extractions, using the framework of structured machine learning techniques.
机译:背景我们旨在从网页中自动提取细菌的物种名称及其位置。这项任务对于利用以多种自然语言文字表达的大量生物知识并将这些知识存储在数据库中以供生物学家轻松使用非常重要。这项任务具有挑战性,并且以前的结果远远低于可接受的性能水平,尤其是对于提取本地化关系而言。因此,我们旨在使用结构化机器学习技术的框架来设计用于此类提取的新系统。

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