共参照関係を用いた医学生物学文書中の事象抽出
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概要
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This paper presents a new approach that exploits coreference information to extract event-argument (E-A) relations from biomedical documents. This approach has two advantages: (1) it can extract a large number of valuable E-A relations for document understanding based on the concept of salience in discourse ; (2) it enables us to identify cross-sentence E-A using transitivity involving coreference relations. We propose two coreference-based models: a pipeline based on an Support Vector Machine (SVM) classifier, and a joint Markov Logic Network (MLN). We show the effectiveness of these models on GENIA Event Corpus.
著者
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松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
吉川 克正
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
リーデル セバスチャン
マサチューセッツ大学 アマースト校 計算機科学科
-
平尾 努
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
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