Knowledge extraction and semantic annotation of text from the encyclopedia of life.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0089550
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Parr CS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Thessen AE;Parr CS
许多数字化和本体论倡议的重点是将生物学知识从叙述性文本转化为机器可读的格式。本文描述了在线生物多样性聚合器《生命百科全书》中文本数据对象的知识提取和语义标注的两种工作流程。一种工作流基于关键字用DBpedia URI标记文本。另一种工作流程是使用GNRD在文本中查找分类单元名称，目的是建立物种联系网络。这两个工作流都运行良好：注释工作流的F1得分为0.941，而关联算法的F1得分为0.885。现有的文本注释器(如Terminizer和DBpedia Spotlight)执行得很好，但需要进行一些优化才能在生态和进化领域有用。未来重要的工作包括通过使用分布语义来扩大规模和提高准确性。
Numerous digitization and ontological initiatives have focused on translating biological knowledge from narrative text to machine-readable formats. In this paper, we describe two workflows for knowledge extraction and semantic annotation of text data objects featured in an online biodiversity aggregator, the Encyclopedia of Life. One workflow tags text with DBpedia URIs based on keywords. Another workflow finds taxon names in text using GNRD for the purpose of building a species association network. Both workflows work well: the annotation workflow has an F1 Score of 0.941 and the association algorithm has an F1 Score of 0.885. Existing text annotators such as Terminizer and DBpedia Spotlight performed well, but require some optimization to be useful in the ecology and evolution domain. Important future work includes scaling up and improving accuracy through the use of distributional semantics.
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影响因子：
1.8
作者：
Agosti D;Egloff W
通讯作者：
Egloff W
影响因子：
5.1
作者：
Madin, Joshua;Bowers, Shawn;Villa, Ferdinando
通讯作者：
Villa, Ferdinando
影响因子：
5.8
作者：
Chen, LF;Liu, HF;Friedman, C
通讯作者：
Friedman, C
影响因子：
5.8
作者：
Leary, Patrick R.;Remsen, David P.;Sarkar, Indra Neil
通讯作者：
Sarkar, Indra Neil
DOI：
10.4018/jswis.2009081901
发表时间：
2009-01-01
影响因子：
3.2
作者：
Bizer, Christian;Heath, Tom;Berners-Lee, Tim
通讯作者：
Berners-Lee, Tim