Overview of biomedical relations extraction using hybrid rule-based approaches.

Unstructured text documents are the major source of knowledge in biomedical fields. These huge amounts of information cause very difficult task of extraction or classification.Therefore, there is a need for knowledge discovery and text mining tools in this field. A lot of works have been done on relation extraction in biomedical field. However, each of them was implemented in three major types of techniques separately i.e.co-occurrence,kernel based and rule based methods. There are many variants of these algorithms have been developed but the combination of it has not been verified yet. In this paper we will compare each of those three methods and propose a new combination of relation extraction method between medical and biological entities from biomedical documents.Furthermore, a lot of researches have been done on biomedical binary relation such as protein-protein and gene-protein relations and few researches were on complex relations such as metabolic pathways. However, in this work we will discuss the overview a combination of three methods called as hybrid rule-based to extract complex and simple relations

Enhancing automatic extration of biomedical relations using different linguistic features extracted from text

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, leída el 08-06-2017La extracción de relaciones entre entidades es una tarea muy importante dentro del procesamiento de textos biomédicos. Cada vez hay más información sobre este tipo de interacciones almacenada en bases de datos, pero sin embargo la mayor cantidad de información relacionada con el tema está presente en artículos científicos o en recursos donde la información se almacena en formato textual.Las interacciones entre fármacos son, en particular, una preocupación generalizada en medicina, por esa razón la extracción automática de este tipo de relaciones es una tarea muy demandada en el procesamiento de textos biomédicos. Una interacción entre 2 fármacos normalmente se produce cuando un fármaco altera el nivel de actividad de otro fármaco. De acuerdo a los informes presentados por la Adminsitración Nacional de Alimentos y Fármacos de Estados Unidos y otros estudios reconocidos [1], cada año se producen más de 2 millones de interacciones mortales entre fármacos. Muchos investigadores y compañías farmaceúticas han desarrollado bases de datos donde estas interacciones son almacenadas. Sin embargo, la información más actualizada y valiosa sigue apareciendo sólo en documentos no estructurados en formato textual, incluyendo publicaciones científicas e informes técnicos.En esta tesis se estudian 3 conjuntos de características lingüísticas de los textos: negación,dependencia clausal y candidatos neutros. El objetivo final de la investigación es mejorar el rendimiento de la tarea de extracción de interacciones entre fármacos considerando las combinaciones de las características lingüísticas extraídas de los textos con métodos de aprendizaje basados en kernel...Extracting biomedical relations from texts is a relatively new, but rapidly growing researchfield in natural language processing (NLP). Due to the increasing number of biomedicalresearch publications and the key role of databases of biomedical relations in biological andmedical research, extracting biomedical relations from scientific articles and text resourcesis of utmost importance.Drug-drug interactions (DDI) are, in particular, a widespread concern in medicine, and thus,extracting this kind of interactions automatically from texts is of high demand in BioNLP. Adrug-drug interaction usually occurs when one drug alters the activity level of another drug.According to the reports prepared by the U. S. Food and Drug Administration (the FDA) andother acknowledged studies [1], over 2 million life-threatening DDIs occur in the UnitedStates every year. Many academic researchers and pharmaceutical companies havedeveloped relational and structural databases, where DDIs are recorded. Nevertheless,most up-to-date and valuable information is still found only in unstructured research textdocuments, including scientific publications and technical reports.In this thesis, three complementary, linguistically driven, feature sets, are studied: negation,clause dependency, and neutral candidates. The ultimate aim of this research is to enhancethe performance of the DDI extraction task by considering the combinations of theextracted features with well-established kernel methods...Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

NegDDI-Drugbank.zip

NegDDI-DrugBan

Brat format of the SNPPhenA corpus

<h2>XML format of the SNPPhenA corpus</h2><div><br></div

Kappa calculation materials

Kappa calculation material

XML format of the SNPPhenA corpus

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NegDDI_MEDLINE.zip

NegDDI_Medline Corpu

Estudio del efecto de la negación en la detección de interacciones entre fármacos

La extracción de relaciones entre entidades es una tarea muy importante dentro del procesamiento de textos biomédicos. Se han desarrollado muchos algoritmos para este propósito aunque sólo unos pocos han estudiado el tema de las interacciones entre fármacos. En este trabajo se ha estudiado el efecto de la negación para esta tarea. En primer lugar, se describe cómo se ha extendido el corpus DrugDDI con anotaciones sobre negaciones y, en segundo lugar, se muestran una serie de experimentos en los que se muestra que tener en cuenta el efecto de la negación puede mejorar la detección de interacciones entre fármacos cuando se combina con otros métodos de extracción de relaciones.Extracting biomedical relations from text is an important task in BioMedical NLP. There are several systems developed for this purpose but the ones on Drug-Drug interactions are still a few. In this paper we want to show the effectiveness of negation features for this task. We firstly describe how we extended the DrugDDI corpus by annotating it with the scope of negation, and secondly we report a set of experiments in which we show that negation features provide benefits for the detection of drug-drug interactions in combination with some simple relation extraction methods