Approximate subgraph matching-based literature mining for biomedical events and relations.
Approximate subgraph matching-based literature mining for biomedical events and relations.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0060954
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Verspoor K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu H;Hunter L;Kešelj V;Verspoor K
生物医学文本挖掘社区一直专注于开发自动提取生物成分和涉及基因或蛋白质的语义事件之间的重要关系的技术。在本文中，我们提出了一种新的方法，挖掘关系和事件的生物医学文献中使用近似子图匹配。通过搜索关键上下文依赖关系和输入句子图之间的近似子图同构来执行这种知识的提取。我们的方法显着增加了检索复杂的依赖关系或事件编码的机会，通过引入容错到图匹配过程中，同时保持在一个高水平的提取精度。当在实际任务上进行评估时，它在BioNLP-ST 2011的GE任务上提取9种类型的生物事件时获得了51.12%的F分数，在检测蛋白质-残基关联时获得了84.22%的F分数。在这些任务中的性能与所报告的系统相当，从而证明了我们所提出的方法的普遍性。
The biomedical text mining community has focused on developing techniques to automatically extract important relations between biological components and semantic events involving genes or proteins from literature. In this paper, we propose a novel approach for mining relations and events in the biomedical literature using approximate subgraph matching. Extraction of such knowledge is performed by searching for an approximate subgraph isomorphism between key contextual dependencies and input sentence graphs. Our approach significantly increases the chance of retrieving relations or events encoded within complex dependency contexts by introducing error tolerance into the graph matching process, while maintaining the extraction precision at a high level. When evaluated on practical tasks, it achieves a 51.12% F-score in extracting nine types of biological events on the GE task of the BioNLP-ST 2011 and an 84.22% F-score in detecting protein-residue associations. The performance is comparable to the reported systems across these tasks, and thus demonstrates the generalizability of our proposed approach.
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