Fernüberwachung zur Extraktion von Krebswegen aus Text

Biologische Wege sind entscheidend für das Verständnis komplexer Krankheiten wie Krebs. Das meiste Wissen ist in der umfassenden und schnell wachsenden Forschungsliteratur verstreut. Zur Automatisierung der Wissensforschung erfordern maschinelle Lernansätze typischerweise annotierte Beispiele, deren Erwerb teuer und zeitaufwändig ist. In letzter Zeit gab es ein zunehmendes Interesse, Datenbanken für die Fernüberwachung in der Wissensauswertung zu nutzen, aber bestehende Anwendungen konzentrieren sich fast ausschließlich auf Nachrichtenbereiche. In diesem Paper präsentieren wir den ersten Versuch, das Fernüberwachungsproblem für die Wegextraktion zu formulieren und wenden eine hochmoderne Methode zur Extraktion von Weginteraktionen aus PubMed-Zusammenfassungen an. Experimente zeigen, dass die Fernüberwachung effektiv den Mangel an Annotationen kompensieren kann und eine Genauigkeit erreicht, die sich der beaufsichtigten Ergebnisnähe. Aus 22 Millionen PubMed-Zusammenfassungen extrahierten wir 1,5 Millionen Weginteraktionen mit einer Präzision von 25 %. Mehr als 10 % der Interaktionen werden im Kontext von einem oder mehreren Krebsarten erwähnt, deren Analyse interessante Erkenntnisse liefert.