Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoContributo in atti di convegno
TitoloBootstrapping a Verb Lexicon for Biomedical Information Extraction
Anno di pubblicazione2009
Formato-
Autore/iVenturi G.; Montemagni S.; Marchi S.; Sasaki Y.; Thompson P.; McNaught J.; Ananiadou S.
Affiliazioni autoriCNR-ILC, Pisa, National Centre for Text Mining, University of Manchester, UK
Autori CNR e affiliazioni
  • GIULIA VENTURI
  • SIMONETTA MONTEMAGNI
  • SIMONE MARCHI
Lingua/e-
Abstract-
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da-
Pagine a-
Pagine totali-
Rivista-
Numero volume della rivista-
Serie/Collana-
Titolo del volume-
Numero volume della serie/collana-
Curatore/i del volume-
ISBN-
DOI-
Editore-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiavedomain-specific lexical resources, Biological Language Processing, syntax-semantic linking
Link (URL, URI)-
Titolo convegno/congresso10th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics
Luogo convegno/congressoMexico City, Mexico
Data/e convegno/congresso-
RilevanzaInternazionale
RelazioneContributo
Titolo parallelo-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ILC — Istituto di linguistica computazionale "Antonio Zampolli"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • IC.P02.004.002 : Architetture bio-computazionali del lessico mentale
Progetti Europei-
Allegati

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareLanguage & Linguistics
Area valutazione CIVRScienze dell'Antichità, filologico-letterarie e storico-artistiche
NoteIn: CICLing-2009 - 10th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Mexico City, Mexico, March 1-7 2009). Proceedings, vol. LNCS 5449 pp. 137 - 148. Springer-Verlag, 2009.
Descrizione sintetica del prodottoABSTRACT: The accurate extraction of information from texts requires both syntactic and semantic resources. We are developing a verb dictionary for use in the processing of biomedical texts that includes both syntactic subcategorisation frames and semantic event frames, and links them together. In this paper, we describe the acquisition of syntactic subcategorisation frames from a large corpus of abstracts of the subject of E. Coli, together with the extraction of linguistic event frames from a subset of this corpus, in which the biological process of E. coli gene regulation has been linguistically annotated by a group of biologists. Finally, we report on work carried out to link the syntactic and semantic information together, by mapping syntactic arguments of subcategorisation frames to semantic arguments of the event frames.