SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:0b6bcaa5-fc4a-4942-afd0-3849d7d5b356"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:0b6bcaa5-fc4a-4942-afd0-3849d7d5b356" > NERO: a biomedical ...

NERO: a biomedical named-entity (recognition) ontology with a large, annotated corpus reveals meaningful associations through text embedding

Wang, Kanix (författare)
University of Chicago
Stevens, Robert (författare)
University of Manchester
Alachram, Halima (författare)
Georg-August-Universität Göttingen,University of Göttingen
visa fler...
Li, Yu (författare)
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
Soldatova, Larisa N. (författare)
Goldsmiths, University of London
King, Ross, 1962 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology,The Alan Turing Institute,University Of Cambridge
Ananiadou, Sophia (författare)
University of Manchester
Schoene, Annika M. (författare)
University of Manchester
Li, Maolin (författare)
University of Manchester
Christopoulou, Fenia (författare)
University of Manchester
Ambite, José Luis (författare)
Matthew, Joel (författare)
Garg, Sahil (författare)
Hermjakob, Ulf (författare)
Marcu, Daniel (författare)
Sheng, Emily (författare)
Beißbarth, Tim (författare)
Georg-August-Universität Göttingen,University of Göttingen
Wingender, Edgar (författare)
geneXplain GmbH
Galstyan, Aram (författare)
Gao, Xin (författare)
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
Chambers, Brendan (författare)
University of Chicago
Pan, Weidi (författare)
University of Chicago
Khomtchouk, Bohdan B. (författare)
University of Chicago
Evans, James A. (författare)
University of Chicago
Rzhetsky, Andrey (författare)
University of Chicago
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021-10-20
2021
Engelska.
Ingår i: npj Systems Biology and Applications. - : Springer Science and Business Media LLC. - 2056-7189. ; 7:1
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Machine reading (MR) is essential for unlocking valuable knowledge contained in millions of existing biomedical documents. Over the last two decades1,2, the most dramatic advances in MR have followed in the wake of critical corpus development3. Large, well-annotated corpora have been associated with punctuated advances in MR methodology and automated knowledge extraction systems in the same way that ImageNet4 was fundamental for developing machine vision techniques. This study contributes six components to an advanced, named entity analysis tool for biomedicine: (a) a new, Named Entity Recognition Ontology (NERO) developed specifically for describing textual entities in biomedical texts, which accounts for diverse levels of ambiguity, bridging the scientific sublanguages of molecular biology, genetics, biochemistry, and medicine; (b) detailed guidelines for human experts annotating hundreds of named entity classes; (c) pictographs for all named entities, to simplify the burden of annotation for curators; (d) an original, annotated corpus comprising 35,865 sentences, which encapsulate 190,679 named entities and 43,438 events connecting two or more entities; (e) validated, off-the-shelf, named entity recognition (NER) automated extraction, and; (f) embedding models that demonstrate the promise of biomedical associations embedded within this corpus.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Språkteknologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Language Technology (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Inbäddad systemteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Embedded Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy