Cret : a tool for automatic extraction of causal relations
Author
Source
Journal of al-Quds Open University for Research and Studies
Issue
Vol. 2014, Issue 32 (28 Feb. 2014), pp.9-26, 18 p.
Publisher
al-Quds Open University Deanship of Scientific Research and Graduate Studies
Publication Date
2014-02-28
Country of Publication
Palestine (West Bank)
No. of Pages
18
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
هناك اهتمام كبير باستخراج المعرفة، واسترجاع المعلومات بصورة تلقائية من مجموعة المصادر الإلكترونية والأدبيات الأكاديمية الموجودة على الشبكة العنكبوتية.
و قد طورت في هذا البحث أداة برمجية (سيرت CERT) لاستخراج العلاقة السببية، أي استخلاص العلاقات السببية من النصوص.
والأداة البرمجية هي محلل للعلاقات تستخدم لاستخراج انماط العلاقة من الوثائق الطبية.
يكشف عن الأنماط السببية من خلال عملية المطابقة الغامضة بين قاموس العلاقات السببية و بين عملية الكشف الجزئية عن سلسلة الأنماط في الوثائق الطبية الإلكترونية. تخزن المعرفة المستخرجة كفهرسه للوثائق، و كذلك تستخدم خلال نظام شبكي لتقديم الملاحظات و الإطلاع عليها.
يمكن للباحثين من إجراء الاستشارات، والتحقق من صحة قائمة المصلحات والأنماط الحديثة التي أنشئت بصورة أتوماتية من النظام.
إن المساهمة الرئيسة من هذا العمل هو بناء اداة برمجية لاستخراج السبب و تأثير الحالة، واستخراج الظروف باستخدام العلاقة الغامضة. تعتمد طريقة استخراج السببية على اسم المستخرج و العبارات الوصفية المرتبطة بالفعل السببي (الأنماط).
وقد استخدمت المعايير الكمية مثل : الدقة، و الاسترجاع، و نقاط (اف) في علمية التصنيف، و استخراج الأنماط السببية لتقويم أداء النظام و نجاعته، و حسبت لتقويم النتائج لدينا.
فقد اظهرت النتائج ان النظام سيرت يولد ٧٧ % من الكلمات الرئيسة و العلاقات السببية التي عينت من قبل الخبراء يدويا.
Abstract EN
-There is an interest in extracting knowledge and retrieving information automatically from the current availability of a large collection of electronic resources and from the academic literature available on the Web.
In this work a tool called Causal Relation Extraction Tool (CRET) has been developed to extract causal relations from texts.
The tool is a Relation Parser to extract relation patterns from medical documents.
The causal patterns are detected through a fuzzy matching process between the causal patterns database and partial detected string patterns in the electronic medical documents.
The extracted knowledge is stored as an index for the documents and the researchers can consult the indexed databases.
The main contribution of this work is a method for cause, effect and condition extraction using a fuzzy relation.
The causal extraction method is based on extracted noun and adjectival phrases associated with causal verb (patterns).
Quantitative matrices measurements like, Precision, recall, and F-score for the classifiers and the causal pattern extraction were used and computed to evaluate our result.
The results indicate that CRET generates 77% of the keywords and the casual relations which have manually been associated by human expert.
American Psychological Association (APA)
Abuzir, Yusuf. 2014. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies،Vol. 2014, no. 32, pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
Modern Language Association (MLA)
Abuzir, Yusuf. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies No. 32 (Feb. 2014), pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
American Medical Association (AMA)
Abuzir, Yusuf. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies. 2014. Vol. 2014, no. 32, pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 24-26
Record ID
BIM-366142