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dc.contributor.authorScheicher, Ricardo Brigato
dc.date.accessioned2016-06-02T19:06:20Z
dc.date.available2015-02-02
dc.date.available2016-06-02T19:06:20Z
dc.date.issued2013-11-28
dc.identifier.citationSCHEICHER, Ricardo Brigato. Um método para descoberta de relacionamentos semânticos do tipo causa e efeito em sentenças de artigos científicos do domínio biomédico. 2013. 135 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/591
dc.description.abstractRecently, there is an enormous amount of scientific material written in textual format and published in electronic ways (paper on proceedings and articles on journals). In the biomedical field, researchers need to analyse a vast amount of information in order to update their knowledges, in order to get more precise diagnostics and propose more modern and effective treatments. The task of getting knowledge is extremely onerous and the manual process to annotate relationships and to propose novel hypothesis for treatments becomes very slow and error-prone. In this sense, as a result of this master s research it is proposed a method to extract cause and effect semantic relationships in sentences of scientific papers of the biomedical domain. The goal of this work is to propose and implements a solution for: (1) to extract terms from the biomedical domain (genes, proteins, chemical components, structures and anatomical processes, cell components and strutures, and treatmens), (2) to identify existing relationships on the texts, from the extracted terms, and (3) to suggest a knowledge network based on the relations of cause and effect . Over the approach using textual patterns, our proposed method had extracted semantic relations with a precision of 94,83 %, recall of 98,10 %, F-measure of 96,43 %.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectRelações semânticaspor
dc.subjectRede semânticapor
dc.subjectExtração de informaçãopor
dc.subjectMineração de textospor
dc.subjectDomínio biomédicopor
dc.subjectInformation extractioneng
dc.subjectText miningeng
dc.subjectSemantic relationseng
dc.subjectSemantic networkseng
dc.subjectBiomedical domaineng
dc.subjectSickle cell anemiaeng
dc.titleUm método para descoberta de relacionamentos semânticos do tipo causa e efeito em sentenças de artigos científicos do domínio biomédicopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Ciferri, Ricardo Rodrigues
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8382221522817502por
dc.description.resumoAtualmente, existe uma enorme quantidade de material científico escrito em formato textual e publicado em meios eletrônicos (artigos em anais de eventos e periódicos). Na área biomédica, pesquisadores necessitam assimilar uma grande parte deste conteúdo com a finalidade de se atualizarem e, por conseguinte realizarem diagnosticos mais precisos e aplicar tratamentos mais modernos e eficazes. A tarefa de obtenção de conhecimento é bastante onerosa e o processo manual para anotar relacionamentos e propor novas hipóteses de tratamentos torna-se muito lento. Neste sentido, como resultado desta pesquisa de mestrado, foi proposto um método para a extração de relacionamentos semânticos do tipo causa e efeito em artigos científicos do domínio biomédico. Mais especificamente, o objetivo deste trabalho é propor e implementar uma solução para (1) extrair termos do domínio biomédico de documentos científicos (genes, componentes químicos, proteínas, estruturas e processos anatômicos, componentes e estruturas celulares e tratamentos), (2) identificar relacionamentos existentes nos textos, com base nos termos extraídos, e (3) sugerir uma rede de conhecimento baseada nos relacionamentos extraídos. Através de uma abordagem utilizando regras e padrões textuais, o método proposto extraiu relacionamentos semânticos com uma precisão de 94,83 %, cobertura de 98,10 % e Medida-F de 96,43 %.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/8884273880142454por


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