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Logical Schema Acquisition from Text-Based Sources for Structured and Non-Structured Biomedical Sources Integration

机译:从基于文本的源中获取逻辑模式以进行结构化和非结构化生物医学源集成

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摘要

In this paper we present a novel approach to integrate non-structured and structured sources of biomedical information. We part from previous research on database integration conducted in the context of the EC funded INFOGENMED project. In this project we developed the ONTOFUSION system, which provides a robust framework to integrate large sets of structured biomedical sources. Methods and tools provided by ONTOFUSION cannot be used to integrate non-structured sources, since the latter usually lack a logical schema. In this article we introduce a novel method to extract logical schemas from text-based collections of biomedical information. Non-structured sources equipped with a logical schema can be regarded as regular structured sources, and thus can be bridged together using the methods and tools provided by ONTOFUSION. To test the validity of this approach, we carried out an experiment with a set of five cancer databases.
机译:在本文中,我们提出了一种新颖的方法来整合生物医学信息的非结构化和结构化来源。我们从先前在EC资助的INFOGENMED项目的背景下进行的数据库集成研究中脱颖而出。在这个项目中,我们开发了ONTOFUSION系统,该系统提供了一个强大的框架来集成大量结构化生物医学资源。 ONTOFUSION提供的方法和工具不能用于集成非结构化源,因为非结构化源通常缺少逻辑架构。在本文中,我们介绍了一种从基于文本的生物医学信息集合中提取逻辑模式的新颖方法。可以将配备有逻辑模式的非结构化源视为常规的结构化源,因此可以使用ONTOFUSION提供的方法和工具将它们桥接在一起。为了测试这种方法的有效性,我们对一组五个癌症数据库进行了一项实验。

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