BioTAGME: Piattaforma per l'analisi di reti di conoscenza Biologica
type: CreativeWork
description: L'estrazione di conoscenza dall'analisi della letteratura è un aspetto fondamentale per fare nuove scoperte scienifiche e guadagnare conoscenza riguardo relazioni tra componenti biologiche. Specialmente nel mondo della biomedicina, grazie alla conoscienza di base messa a disposizione da bance dati online, questo processo permette di ottenere informazioni da aspetti ampiamente investigati da altri ricercatori. L'estrazione atomarica di informazione sottoforma di Tag sta dientando un aspetto fondamentale. A tal riguardo, proponiamo BioTAGME un framework che combina il sistema di annotazione TAGME basato sul corpus Wikipedia con la metodologia di predizione prevista dall'algorito DT-Hybrid. L'obiettivo è quello di estrarre termini biologici da una collezione di testi in PubMED, e derivare i link di connessione tra quest'ultimi al fine di costruire un grafo di conoscenza. L'architettura consiste di un backend implementato in SPARK al fine di distribuire il calcolo computazionale tra molteplici macchine, e da un frontend implementato in React e JavaScript. Inolte, la rete prodotta è memorizzata in Neo4j. Inoltre, un ulteriore lavoro è stato presentato in questa tesi, chiamato NetME, che permette di costruire una rete di conoscenza "on the fly" a partire da una collezione di full text ottenuti da una query effettuata su PubMed Central ed applicando tecniche di sentiment analysis.
abstract: L'estrazione di conoscenza dall'analisi della letteratura è un aspetto fondamentale per fare nuove scoperte scienifiche e guadagnare conoscenza riguardo relazioni tra componenti biologiche. Specialmente nel mondo della biomedicina, grazie alla conoscienza di base messa a disposizione da bance dati online, questo processo permette di ottenere informazioni da aspetti ampiamente investigati da altri ricercatori. L'estrazione atomarica di informazione sottoforma di Tag sta dientando un aspetto fondamentale. A tal riguardo, proponiamo BioTAGME un framework che combina il sistema di annotazione TAGME basato sul corpus Wikipedia con la metodologia di predizione prevista dall'algorito DT-Hybrid. L'obiettivo è quello di estrarre termini biologici da una collezione di testi in PubMED, e derivare i link di connessione tra quest'ultimi al fine di costruire un grafo di conoscenza. L'architettura consiste di un backend implementato in SPARK al fine di distribuire il calcolo computazionale tra molteplici macchine, e da un frontend implementato in React e JavaScript. Inolte, la rete prodotta è memorizzata in Neo4j. Inoltre, un ulteriore lavoro è stato presentato in questa tesi, chiamato NetME, che permette di costruire una rete di conoscenza "on the fly" a partire da una collezione di full text ottenuti da una query effettuata su PubMed Central ed applicando tecniche di sentiment analysis.
author: DI MARIA, ANTONIO
language: ita
keywords: Knowledge Graph, Document Annotation, Prediction Algorithms, Sentimental Analysis Methodologies, Apache SPARK, HDFS, Neo4j, Rete di conoscenza, Annotazione di documenti, Algoriti di predizione, Metodologie basate su sentimental analysis, Apache Spark, HDFS, Neo4j
date published: 2021-02-26
date modified: 2026-07-24T01:35:06Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/581930