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Disambiguating the species of biomedical named entities using natural language parsers

机译:使用自然语言解析器消除生物医学命名实体的歧义

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摘要

Motivation: Text mining technologies have been shown to reduce the laborious work involved in organizing the vast amount of information hidden in the literature. One challenge in text mining is linking ambiguous word forms to unambiguous biological concepts. This article reports on a comprehensive study on resolving the ambiguity in mentions of biomedical named entities with respect to model organisms and presents an array of approaches, with focus on methods utilizing natural language parsers.
机译:动机:文本挖掘技术已被证明可以减少整理隐藏在文献中的大量信息所涉及的繁重工作。文本挖掘中的一项挑战是将歧义词的形式与歧义生物学概念联系起来。本文报告了有关解决关于模型生物的生物医学命名实体的歧义的综合研究,并提出了一系列方法,重点是利用自然语言解析器的方法。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第5期|p.661-667|共7页
  • 作者

    Sophia Ananiadou;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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