Traduction: G.M.
Hassanpour S, o ' Connor MJ, Das AK.
Source
Centre pour la recherche biomédicale de l'informatique, Stanford, CA 94305 de Stanford.
Centre pour la recherche biomédicale de l'informatique, Stanford, CA 94305 de Stanford.
Résumé
L'ontologie biomédicale est de plus en plus utilisée pour améliorer les méthodes d'extraction de l'information. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche de recherche d'information qui exploite les connaissances spécifiés par l'ontologie du Web Semantique et des langues OWL et SWRL. Nous évaluons notre approche à l'aide d'une ontologie de l'autisme qui a 156 règles SWRL définissant les 145 phénotypes de l'autisme.
L'ontologie biomédicale est de plus en plus utilisée pour améliorer les méthodes d'extraction de l'information. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche de recherche d'information qui exploite les connaissances spécifiés par l'ontologie du Web Semantique et des langues OWL et SWRL. Nous évaluons notre approche à l'aide d'une ontologie de l'autisme qui a 156 règles SWRL définissant les 145 phénotypes de l'autisme.
Notre approche utilise un modèle de l'espace vectoriel pour corréler comment bien ces phénotypes se rapportent aux publications utilisées pour les définir.
Nous comparons une représentation de phénotype espace vectoriel à l'aide de hiérarchies de classes avec un qui s'étend de cette méthode pour intégrer sémantiques supplémentaires codées avec les règles de la SWRL
A partir d'un corpus de 75 articles extraits de PubMed , nous montrons que le rang moyen d'un document connexe à l'aide de la méthode de hiérarchie de classe est 4.6, tandis que le rang moyen en utilisant la méthode étendue basé sur des règles est de 3,3.
Nos résultats indiquent qu'incorporer des définitions de règle dans les méthodes de récupération de renseignements peut améliorer la recherche de publications pertinentes.
