Pattern based fact extraction from Estonian free-texts

Vabatekstide töötlus on üks keerulisemaid probleeme arvutiteaduses. Tekstide täpne analüüs on tihti mitmestimõistetavuse tõttu arvutite jaoks keeruline või võimatu. Sellegipoolest on võimalik teatud fakte eraldada. Käesolevas töös uurime mustripõhiseid meetodeid faktide tuletamiseks eesti keelsetest tekstidest. Rakendame oma metoodikat reaalsetel tekstidel ning analüüsime tulemusi. Kirjeldame lühidalt aktiivõppe metoodikat, mis võimaldab suuri korpuseid kiiremini märgendada. Lisaks oleme implementeerinud prototüüplahenduse korpuste märgendamiseks ning mustripõhise faktituletuse läbiviimiseks.Natural language processing is one of the most difficult problems, since words and language constructions have often ambiguous meaning that cannot be resolved without extensive cultural background. However, some facts are easier to deduce than the others. In this work, we consider unary, binary and ternary relations between the words that can be deduced form a single sentence. The relations represented by sets of patterns are combined with basic machine learning methods, that are used to train and deploy patterns for fact extraction. We also describe the process of active learning, which helps to speed up annotating relations in large corpora. Other contributions include a prototype implementation with plain-text preprocessor, corpus annotator, pattern miner and fact extractor. Additionally, we provide empirical study about the efficiency of the prototype implementation with several relations and corpora

Mining Motifs in DNA Regulatory Area

Käesolev töö uurib algoritme, mille abil on võimalik uurida organismide geeniregulatsiooni probleeme eksperimentaalsete andmete põhjal. Keskendutakse DNA regulatiivsetest aladest oluliste motiivide ning fragmentide otsimisele, millel võib olla kriitiline roll organismi elutalitluse reguleerimisel ja kordineerimisel. Töö teoreetilises osas kirja pandud matemaatilise formalisatsiooni abil uuritakse ja tõestatakse mitmeid omadusi, mis panevad aluse võimalikele otsingualgoritmidele ja nende analüüsimisele. Töö praktiline osa käsitleb väljatöötatud algoritmide ajalist efektiivsust ning võimekust töötada bioloogiliste andmetega.In this work, we introduced and developed novel mathematical formalization, algorithms and data structures needed to describe data mining methods using multiple input promoters and several layers of data. We reformulated standard sequence mining techniques and studied different properties of our new formalization. We benchmarked and analyzed the runtime speed of the algorithms. We also tested how our methods work on real biological data