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Coreference resolution improves extraction of Biological Expression Language statements from texts

机译：共指解析提高了从文本中提取生物表达语言陈述的能力

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摘要

We describe a system that automatically extracts biological events from biomedical journal articles, and translates those events into Biological Expression Language (BEL) statements. The system incorporates existing text mining components for coreference resolution, biological event extraction and a previously formally untested strategy for BEL statement generation. Although addressing the BEL track (Track 4) at BioCreative V (2015), we also investigate how incorporating coreference resolution might impact event extraction in the biomedical domain. In this paper, we report that our system achieved the best performance of 20.2 and 35.2 in F-score for the full BEL statement level on both stage 1, and stage 2 using provided gold standard entities, respectively. We also report that our results evaluated on the training dataset show benefit from integrating coreference resolution with event extraction.
机译：我们描述了一种系统，该系统会自动从生物医学期刊文章中提取生物事件，并将这些事件转换为生物表达语言（BEL）语句。该系统包含用于共指解析，生物事件提取的现有文本挖掘组件，以及以前未经测试的BEL语句生成策略。尽管在BioCreative V（2015）上讨论了BEL轨道（第4轨道），但我们还研究了引入共指分辨率如何影响生物医学领域的事件提取。在本文中，我们报告我们的系统在阶段1和阶段2分别使用提供的黄金标准实体，在完整的BEL语句级别上，在F评分中达到了20.2和35.2的最佳性能。我们还报告说，在训练数据集上评估的结果表明，将共参考分辨率与事件提取集成在一起可以带来收益。

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