Zoeken
Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.
Boekenmand
Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).
RSS
Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.
nieuwe zoekopdracht
Applications of natural language processing in biodiversity science
Thessen, A.E.; Cui, H.; Mozzherin, D. (2012). Applications of natural language processing in biodiversity science. Advances in Bioinformatics 2012: 1-17. https://dx.doi.org/10.1155/2012/391574
In: Advances in Bioinformatics. HINDAWI PUBLISHING CORP: New York. ISSN 1687-8027
|   |
| Auteurs | | Top |
- Thessen, A.E.
- Cui, H.
- Mozzherin, D.
|
|
|
| Abstract |
Centuries of biological knowledge are contained in the massive body of scientific literature, written for human-readability but too big for any one person to consume. Large-scale mining of information from the literature is necessary if biology is to transform into a data-driven science. A computer can handle the volume but cannot make sense of the language. This paper reviews and discusses the use of natural language processing (NLP) and machine-learning algorithms to extract information from systematic literature. NLP algorithms have been used for decades, but require special development for application in the biological realm due to the special nature of the language. Many tools exist for biological information extraction (cellular processes, taxonomic names, and morphological characters), but none have been applied life wide and most still require testing and development. Progress has been made in developing algorithms for automated annotation of taxonomic text, identification of taxonomic names in text, and extraction of morphological character information from taxonomic descriptions. This manuscript will briefly discuss the key steps in applying information extraction tools to enhance biodiversity science. |
IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.
