A Learning-Based Approach to Combine Medical Annotation Results

Christen, Victor; Lin, Ying-Chi; Groß, Anika; Cardoso, Silvio Domingos; Pruski, Cédric; Silveira, Marcos Da; Rahm, Erhard

doi:10.1007/978-3-030-06016-9_13

Lecture Notes in Computer Science

2018

DOI: 10.1007/978-3-030-06016-9_13

|View full text |Cite

A Learning-Based Approach to Combine Medical Annotation Results

Victor Christen

Ying-Chi Lin

Anika Groß

et al.

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2019

Publication Types

Select...

Other2

Relationship

Self Cite0

Independent2

Authors

Journals

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Isso é normalmente realizado por meio da associação entre códigos de conceitos de uma determinada base de conhecimento (por exemplo, ontologias) com os elementos do documento. Diversas ferramentas computacionais têm sido investigadas e projetadas para a criação automática de anotações semânticas [9].…”

unclassified

Adaptação assistida de anotações semânticas sobre bases RDF

de Jesus Pontes Monteiro

View full text Add to dashboard Cite

ResumoO acesso e uso de metadados semanticamente definidos pode beneficiar diversos tipos de tarefas computacionais. Integração de dados entre diferentes sistemas e motores de busca podem explorar as definições semânticas associadas aos documentos e outros recursos Web para propor maneiras de combinar e encontrar informações antes não explicitamente relacionadas entre si. A geração de anotações a partir do crescente número de repositórios RDF interconectados torna disponível os metadados necessários para possibilitar aplicações semanticamente ricas na Web. Por exemplo, ferramentas semiautomáticas efetuam o reconhecimento de entidades mencionadas como pessoas e lugares em documentos Web. Contudo, a definição semântica dessas entidades tende a sofrer modificações em suas bases fonte e implica em um cenário altamente desafiador. Anotações geradas necessitam ser atualizadas em função da evolução das bases de conhecimento utilizadas na definição das anotações. A literatura existente tem apresentado metodologias para abordar esse problema, explorando principalmente a manutenção de anotações em relação às mudanças a nível de ontologia. Nossa análise da literatura não detectou investigações que abordassem a manutenção de anotações considerando sua geração no nível de instância de conceitos. Esta dissertação propõe técnicas para reconhecer as anotações afetadas pela evolução de bases RDF. Formalizamos regras que decidem o tipo de ação a ser aplicada sobre a anotação. Desenvolvemos um framework capaz de identificar e aplicar de forma assistida ações de adaptação em anotações afetadas pela evolução das bases de conhecimento RDF. Essa adaptação compreende a execução de três etapas: (1) detectar uma série de modificações que ocorreram em um determinado período de tempo com base em duas versões de um conjunto de dados RDF; (2) reconhecer e filtrar as anotações afetadas pelas mudanças daquelas não afetadas; (3) aplicar ações corretivas nas anotações afetadas e desatualizadas. Avaliações experimentais demonstram a aplicabilidade da proposta em bases RDF reais.

show abstract

unclassified

Adaptação assistida de anotações semânticas sobre bases RDF

de Jesus Pontes Monteiro

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Updating semantic annotations in RDF format

Bisca

Reis

2019

Resumos Do...

View full text Add to dashboard Cite

Semantic annotations are sets of labels that help structure the information available in web documents, making it easier for machines to interpret this information automatically. While previous works have explored the (semi-) automatic maintenance of these semantic annotations in relation to ontology-level changes, this work will focus on the effects of instance-level changes, specifically regarding annotations in RDF format. Given a set of annotations affected by an instance-level change, a classification-based approach will be used in order to determine which out of all possible update operations is most appropriate for each annotation, thus keeping the information system consistent and up-todate.

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

A Learning-Based Approach to Combine Medical Annotation Results

Cited by 2 publications

References 10 publications

Adaptação assistida de anotações semânticas sobre bases RDF

Adaptação assistida de anotações semânticas sobre bases RDF

Updating semantic annotations in RDF format

Contact Info

Product

Resources

About