Geri Dön

An ontology based representation of semantic annotations for biomedical relations extracted from scientific documents

Bilimsel belgelerden çıkarılmış biyomedikal ilişkiler için anlamsal açıklamaların ontoloji temelli temsili

PDF İndir

  1. Tez No: 731077
  2. Yazar: BERKAY ATAMAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. SUSAN MICHELE ÜSKÜDARLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Bilimsel literatürün büyük hacmi dolayısıyla, araştırmacıların, makalelerin içlerinde gömülü olan bilgileri tanımlaması ve kullanması zorluk teşkil etmekte ve otomatik çıkarma ve işlemeyi gerekli kılmaktadır. Otomatik işleme, çıkarılan bilgi ontolojilerle temsil edilen bağlantılı veri kaynaklarıyla birleştirilebileceği düşünüldüğünde özellikle önemli hale gelmektedir. Bağlı Açık Veri (LOD) kaynaklarında temsil edilen geniş bilgi alanı, anlamsal arama ve çıkarım yoluyla çok sayıda bilgi keşfi fırsatı sunar. Bu tez, bilimsel makalelerde gömülü biyomedikal varlık ilişkilerini çıkarmayı ve bunları makine tarafından işlenebilir bir şekilde anlamsal olarak temsil etmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, biyomedikal varlık ilişkilerini ve bunların bilimsel makalelerdeki kökenini temsil eden Biomedical Entities Evidences (BEE) adlı bir ontoloji önerdik. Yaklaşımın uygulanabilirliğini ifade etmek için kimyasal-protein çok sınıflı ilişkileri ve kimyasal-hastalık ikili ilişkilerini çıkardık. Bu ilişkileri BEE ontolojisi aracılığıyla temsil ettik. Ontoloji tabanlı semantik temsilin faydalarını göstermek için, birkaç LOD kaynağını ve ontolojilere ve özel kurallara dayalı çıkarsanan verileri kullanan bir semantik uygulama prototipi geliştirdik. Bu prototip, değişen karmaşıklıklarda bilgi alma görevlerini gerçekleştirerek anlamsal temsilin faydalarını değerlendirmek için kullanıldı.

Özet (Çeviri)

The sheer volume of scientific literature challenges researchers to identify and utilize the knowledge embedded in them and makes automated extraction and processing necessary. Automated processing becomes especially significant when the extracted information is combined with the linked data resources represented with ontologies. The vast knowledge space represented in Linked Open Data sources provides numerous knowledge discovery opportunities through semantic searching and inference. This thesis aims to extract biomedical entity relations embedded in scientific articles and semantically represent them in a machine-processable manner. For this purpose, we proposed an ontology named Biomedical Entities Evidences (BEE) that represents biomedical entity relationships as well as their provenance in scientific articles. To express the approach's feasibility, we extracted chemical-protein multiclass relations and chemical-disease binary relations. These relations are represented based on BEE ontology. To demonstrate the benefits of ontology-based semantic representation, we have implemented a semantic application prototype that utilizes several Linked Open Data sources and inferred data based on ontologies and custom rules. This prototype was used to evaluate the benefits of the semantic representation by performing information retrieval tasks of varying complexities.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    400043

    Exploiting metadata, ontologies and semantics to design/enhance new end-user experiences for adaptive pervasive computing environments

    Başlık çevirisi yok

    AHMET SOYLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKatholieke Universiteit Leuven (Catholic University of Leuven)

    PROF. DR. ERİK DUVAL

    PROF. DR. PATRİCK DE CAUSMAECKER

    PROF. DR. PİET DESMET

  2. Tez No

    462876

    Yazılı Türkçe dilinden Türk işaret diline (tid) makine çevirisi sistemi

    Text to sign language machine translation system for Turkish

    CİHAT ERYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  3. Tez No

    223406

    An ontological approach to relevant visualisation in mobile GIS

    Mobil CBS'de ilgili görselleştirme için ontolojik bir yaklaşım

    ÖZGÜN AKÇAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ALTAN

  4. Tez No

    411581

    İdari birimler için bir yer adları dizin ontolojisi geliştirilmesi ve İstanbul örneğinde bağlı veri yaklaşımıyla sunumu

    Development a gazetteer ontology for administrative units and publish as linked data in İstanbul case

    ABDULLAH KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN ÇAĞDAŞ

    DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

    PROF. DR. HÜLYA DEMİR

  5. Tez No

    269431

    Ontology learning and question answering (QA) systems

    Ontoloji öğrenme ve soru cevaplama sistemleri

    MELTEM BAŞKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN

Geri Dön