利用条件语句构造信息无损的生物知识图谱
Constructing Information-Lossless Biological Knowledge Graphs from Conditional Statements
摘要：
在生物学文献的陈述中，条件是必不可少的。如果没有条件（例如，环境，设备），这些事实（例如，声明中的声明可能不再有效。一个生物学陈述有一个或多个事实和/或条件。它们的主体和客体既可以是概念，也可以是概念的属性。现有的信息抽取方法没有考虑条件在生物学陈述中的作用，也没有考虑属性在主语/宾语中的作用。在这项工作中，我们设计了一个新的标签模式，并提出了一个深序列标记框架结构的条件语句从生物文本的事实和条件元组。实验表明，我们的方法产生的文献的信息无损结构。
英文摘要：
Conditions are essential in the statements of biological literature. Without the conditions (e.g., environment, equipment) that were precisely specified, the facts (e.g., observations) in the statements may no longer be valid. One biological statement has one or multiple fact(s) and/or condition(s). Their subject and object can be either a concept or a concept's attribute. Existing information extraction methods do not consider the role of condition in the biological statement nor the role of attribute in the subject/object. In this work, we design a new tag schema and propose a deep sequence tagging framework to structure conditional statement into fact and condition tuples from biological text. Experiments demonstrate that our method yields a information-lossless structure of the literature.
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