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相互作用情報タグつき生命科学論文アブストラクトコーパスの作成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/59086
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/59086eb66e384-c625-4d20-9f26-8008894c4b2e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO05003011.pdf (55.5 kB)
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Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-12-22 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 相互作用情報タグつき生命科学論文アブストラクトコーパスの作成 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | The GENIA corpus: MEDLINE abstracts with linguistic and semantic annotation. | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| JST/SORST 東大・院・情報理工 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| JST/SORST 東大・院・情報理工 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| JST/SORST 東大・院・情報理工 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| JST/SORST 東大・院・情報学環 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| SORST/JST,University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| SORST/JST,University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| SORST/JST,University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| SORST/JST,University of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
大田, 朋子
建石, 由佳
金, 進東
辻井, 潤一
× 大田, 朋子 建石, 由佳 金, 進東 辻井, 潤一
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| 著者名(英) |
Tomoko, Ohta
Yuka, Tateisi
Jin-Dong, Kim
Jun-ichi, Tsujii
× Tomoko, Ohta Yuka, Tateisi Jin-Dong, Kim Jun-ichi, Tsujii
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 生命科学の分野では、分野に関連する論文のアブストラクトが網羅的にMEDLINEデータベースに収録されており、現在約1 500万件の論文アブストラクトが収録されている。この分野の論文アブストラクト中に出現する遺伝子・タンパク質の相互関係は、その名前の表記の多様性に加えて言語学的に多様な表現で記述されている。これらの多様性を解析・学習して、構文解析結果と高度な知識との関係を理解し、認識するシステムの開発を行うためには、システムの学習や評価などに用いる基礎データが必要不可欠である。そこで我々は相互作用情報タグつき生命科学論文アブストラクトコーパスの作成を開始した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Information extraction systems in biomedical field has become a widely researched application of natural language processing (NLP) technologies. Convincing results of named entity extraction have been reported and now research focus is shifting to extraction of verbal information such as interactions, locations, relations and other events between named entities such as proteins and genes. Traditionally, events and relations are extracted using patterns on surface text around a certain sets of verbs using Part-of-speech taggers and/or shallow parsers. Recently, due to limitation of the scope of verbs and expressions that pattern-based approach can handle, more strategic and systematic analysis using deeper NLP techniques are suggested. One solution to this problem is using deep parsers which can abstract the syntactic variation of a relation between a verb and its arguments represented in the text, and constructing extraction rule on the abstract predicate-argument structure. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2005, 号 128(2005-BIO-003), p. 75-80, 発行日 2005-12-22 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
