先此后彼：生物医学领域中的因果优先关系
计算与语言
2016-06-28 v1
摘要
生物化学相互作用之间的因果优先关系在生物医学领域至关重要，因为它将单个相互作用（例如结合和磷酸化）的集合转化为有意义的搜索和推理所需的因果机制。在此，我们将生物医学领域中的因果优先关系与开放域的时间优先关系区分开来进行分析。首先，我们描述了一个新颖的、人工标注的生物医学领域因果优先关系文本语料库。其次，我们利用该语料库研究了一系列优先关系模型，涵盖基于规则、基于特征和潜在表示模型。表现最佳的单个模型达到了 43 点的微观 F1 值，接近更简单的时间优先关系任务上的最佳表现。基于特征的模型和潜在表示模型各自都优于基于规则的模型，但它们的性能是互补的。我们应用了一种基于筛的架构来利用这种不重叠性，实现了 46 点的微观 F1 值。
引用
@article{arxiv.1606.08089,
title = {This before That: Causal Precedence in the Biomedical Domain},
author = {Gus Hahn-Powell and Dane Bell and Marco A. Valenzuela-Escárcega and Mihai Surdeanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08089},
year = {2016}
}
备注
To appear in the proceedings of the 2016 Workshop on Biomedical Natural Language Processing (BioNLP 2016)