Automated Classification of PubMed Texts for Disambiguated Annotation Using Text and Data Mining

Choi, Yun-Jeong; Park, Seung-Soo

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Choi, Yun-Jeong (Department of Computer Science & Engineering, Ewha Institute of Science & Technology, Ewha Womans University) Park, Seung-Soo (Department of Computer Science & Engineering, Ewha Institute of Science & Technology, Ewha Womans University)

저널정보: 한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 학술대회 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005

발행연도: 2005.1

수록면: 101 - 106 (6page)

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Recently, as the size of genetic knowledge grows faster, automated analysis and systemization into high-throughput database has become hot issue. One essential task is to recognize and identify genomic entities and discover their relations. However, ambiguity of name entities is a serious problem because of their multiplicity of meanings and types. So far, many effective techniques have been proposed to analyze documents. Yet, accuracy is high when the data fits the model well. The purpose of this paper is to design and implement a document classification system for identifying entity problems using text/data mining combination, supplemented by rich data mining algorithms to enhance its performance. we propose RTP ost system of different style from any traditional method, which takes fault tolerant system approach and data mining strategy. This feedback cycle can enhance the performance of the text mining in terms of accuracy. We experimented our system for classifying RB-related documents on PubMed abstracts to verify the feasibility.

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Choi, Yun-Jeong

소속기관 Department of Computer Science & Engineering, Ewha Institute of Science & Technology, Ewha W

주요연구분야 자연과학 > 생물학

논문수 1 이용수 0

Park, Seung-Soo

소속기관 Department of Computer Science & Engineering, Ewha Institute of Science & Technology, Ewha W

주요연구분야 자연과학 > 생물학

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