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|title=Extração Automática de Termos Candidatos às Ontologias: um Estudo de Caso no Domínio da Hemoterapia
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==Extração Automática de Termos Candidatos às Ontologias: um Estudo de Caso no Domínio da Hemoterapia==
https://ceur-ws.org/Vol-938/ontobras-most2012_paper14.pdf
Extração automática de termos candidatos às ontologias:
um estudo de caso no domínio da hemoterapia
Fabrício M. Mendonça1, Maurício B. Almeida1,
Renato R. Souza2, Daniela L. Silva1,3
1
Escola de Ciência da Informação – Universidade Federal de Minas Gerais
Av. Antônio Carlos, 6627 – Campus Pampulha – 31.270-901 – Belo Horizonte – Brasil
2
Escola de Matemática Aplicada – Fundação Getúlio Vargas
Praia do Botafogo – CEP – Rio de Janeiro – Brasil
3
Departamento de Biblioteconomia – Universidade Federal do Espírito Santo
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras – 29.075-910 – Vitória – Brasil
fabriciommendonca@gmail.com, mba@eci.ufmg.br, renato.souza@fgv.br,
danielalucas@hotmail.com
Abstract. This paper describes a case study conducted within the domain of
blood transfusion aiming at non-exhaustively extraction of candidate terms for
an ontology of human blood. The process involved both the construction of a
corpus and its automatic processing, and the retrieval of specialized terms. As
our main result, we have obtained candidate medical terms to be used in a
ontology of blood transfusion processes.
Resumo. O presente artigo descreve um estudo de caso realizado no domínio
de hemoterapia para a extração automática e não exaustiva de termos
candidatos às ontologias sobre o sangue humano. O processo envolveu a
construção de um corpus, seu processamento por ferramenta automática e a
recuperação de termos médicos. Ao final do experimento, obtiveram-se os
termos médicos candidatos a ontologia sobre processos hemoterapêuticos.
1. Introdução
A ampla utilização da internet e das novas tecnologias de informação, tais como os
dispositivos móveis, as redes sociais, os sistemas de informação eletrônicos, têm
mudado a forma do ser humano manipular informação. Uma das consequências destas
mudanças é a necessidade de novas abordagens para organização da informação.
No âmbito da medicina, a extração de informação a partir de textos tem sido
abordada de duas formas principais [Friedman e Hripcsak 1999]: (i) a abordagem
manual – por vezes denominada curadoria – realizada por especialistas capacitados em
abstrair informações dos textos médicos e correspondê-los a conceitos de terminologias
médicas; e (ii) a abordagem automática, que consiste na extração de termos médicos
realizada, normalmente por ferramentas de processamento de linguagem natural (PLN).
Considerando as possíveis potencialidades da extração automática na
organização e representação da informação médica [Winnenburg et al. 2008], o presente
170
artigo descreve um estudo de caso no domínio da hemoterapia, em que foi realizada a
extração de termos médicos de um corpus para uso em ontologia sobre os processos da
manipulação do sangue humano [Almeida et al. 2010]. Optou-se por utilizar ontologias
para modelagem do conhecimento na área, devido às suas vantagens significativas em
relação à modelagem conceitual tradicional, caracterizada por ser ad hoc e orientada por
casos [Smith e Welty 2001].
A ferramenta Sketch Engine1 foi utilizada para a construção e o processamento
morfossintático de um corpus sobre o sangue humano, a partir de textos especializados.
A extração de termos se baseou em uma lista de sufixos médicos relevantes no domínio,
sugerida por especialistas com base em seus conhecimentos, além de referências da área.
O presente artigo está estruturado nas seguintes seções: na seção 2 discorre-se
sobre o uso de ferramentas de PLN para extração de informação e construção de
ontologias; na seção 3 apresenta-se a metodologia usada para a extração de termos do
corpus como possíveis candidatos à ontologia; na seção 4 são descritos os resultados
obtidos com o experimento realizado; e, na seção 5 são apresentadas conclusões acerca
deste trabalho e os trabalhos futuros previstos nesta pesquisa.
2. Uso de ferramentas de PLN na extração e organização da informação
Embora existam ferramentas de PLN disponíveis para extração de informação e
auxílio na construção de ontologias [Buitelaar et al. 2003], [Cimiano e Volker 2005],
[Wätcher e Schroeder, 2010], os resultados nem sempre são satisfatórios para tratar a
complexidade envolvida na aquisição de conhecimento para ontologias. Na maioria dos
casos, torna-se necessária a intervenção humana para ajuste dos termos à ontologia
[Smith et al. 2005]. Ainda assim, as ferramentas de PLN são consideradas úteis para
diversas tarefas na construção de ontologias e no processo de curadoria [Buitelaar et al
2003] [Winnenburg et al 2008], principalmente na fase de aquisição de conhecimento.
Afora essa discussão, fundamental é ressaltar aspectos essenciais para a extração
de informação de textos através das ferramentas de PLN, que se referem: à definição ou
criação de um corpus no domínio sob estudo e aos procedimentos usados para a análise
e anotação linguística do corpus (processamento). Um corpus é “um conjunto
estruturado de grandes dimensões de textos, eletronicamente armazenados e
processados, usado para um propósito definido e que seja representativo do domínio sob
estudo” [McEnery e Wilson 2011]. Nesse sentido, nem todo conjunto de textos
eletrônicos é propriamente um corpus. De fato, os critérios relevantes para a construção
de corpora envolvem autenticidade, tamanho, amostragem, representatividade e
balanceamento [Biber 1993] [Tognini-Bonelli 2001].
Outro aspecto fundamental refere-se ao trabalho de análise linguística do corpus,
que assim como sua criação, pode ser feito manualmente ou com o uso de ferramentas
automatizadas. Essa análise envolve imprescindivelmente a etapa de codificação do
corpus, bem como a anotação ou etiquetagem dos seus elementos. Para o processo de
anotação de corpora também existem princípios como a recuperabilidade e a
capacidade de extração [Leech 1993].
1
A ferramenta está disponível em: http://Sketch Engine.co.uk/. Acesso em 29 de Junho de 2012.
171
3. Metodologia para extração dos termos candidatos
O objetivo da presente seção é apresentar a metodologia empregada para extrair
do corpus formado os termos candidatos à ontologia de processos do sangue humano. A
abordagem utilizada é considerada semi-automática, devido à intervenção humana, e
envolveu três etapas principais: (i) construção de um corpus no domínio do sangue,
utilizando-se uma ferramenta automática (seção 3.1); (ii) processamento automático do
corpus através de análise morfossintática (seção 3.2); e (iii) cálculo da frequência dos
termos candidatos à ontologia (seção 3.3), por meio de tarefas manuais e automáticas.
3.1. Construção de um corpus no domínio do sangue
Os textos escolhidos para compor o corpus no domínio do sangue foram
extraídos de um manual técnico sobre os padrões de qualidade para manipulação do
sangue humano da instituição americana AABB2 Technical Manual, 17ª edição. Nesse
sentido, procura-se atender aos critérios citados para construção de corpus.
Com a amostra de textos selecionada partiu-se para a criação do corpus no
Sketch Engine, que é capaz de processar textos em formato pdf para construção de
corpora. Dos 32 capítulos da 17ª edição do AABB’s Technical Manual, 27 foram
incluídos na formação do corpus, totalizando 369.741 tokens identificados.
3.2. Análise morfossintática do Blood Corpus
A análise morfossintática do corpus foi realizada utilizando-se também a ferramenta
Sketch Engine. Essa etapa permitiu a identificação e anotação linguística dos tokens do
Blood Corpus (BC).
Para anotação do corpus, o Sketch Engine utiliza: (i) a linguagem de marcação
XML na anotação das informações linguísticas dos elementos do texto; e (ii) princípios
de anotação de corpora do padrão internacional Text Encoding Initiative3 (TEI). Já o
tipo de anotação, realizada pela ferramenta no corpus BC, corresponde à anotação Part-
of-Speech (POS) Tagger, que inclui a etapa de lematização e a anotação das categorias
morfo-sintáticas dos elementos do texto. Nessa anotação, cada item lexical é associado a
apenas uma categoria gramatical (etiqueta) de acordo com seu uso na frase.
3.3. Cálculo da frequência dos termos candidatos a processos do sangue
Após a construção e a anotação do corpus, o passo seguinte foi extrair termos
candidatos à ontologia dos processos sobre o sangue humano, conforme segue.
A estratégia semi-automática utilizada envolveu três passos: (i) seleção manual
de sufixos médicos que identifiquem processos; (ii) cálculo automático da frequência
dos termos que possuem tais sufixos no corpus; e (iii) agrupamento manual dos termos
recuperados em classes semânticas de acordo com o sufixo que possuem.
2
AABB é uma associação internacional que conta com 2000 instituições de saúde e 8000 profissionais
vinculados, originários de 80 diferentes países do mundo [AABB 2012].
3
O Text Encoding Initiative (TEI): envolve três importantes associações de linguística computacional do
mundo, para a criação de formatos padronizados de anotação [McEnery e Wilson 2001].
172
A justificativa pela escolha dos sufixos dos termos como base para cálculo de
frequência e, consequentemente, para extração do corpus, deve-se ao fato de que essa
parte da palavra, normalmente, representa o significado (semântica) de um termo
médico. Desta forma, o sufixo indica o procedimento, a condição ou a doença
representada pelo termo. Em "polycythaemia", por exemplo, o prefixo poly indica
muitos, a raiz cythea representa célula como parte do corpo humano onde o processo
ocorre e o sufixo emia é relativo à falta de algo.
Nesse sentido, consultaram-se especialistas e referências na área para a criação
de uma lista de sufixos que representem procedimentos médicos na área de hemoterapia.
Os sufixos selecionados foram: -apheresis, -centesis, -desis, -ectomy, -opsy, -rrhaphy, -
metry, -scopy, -oscopy, -otomy, -ostomy, -pexy e -plasty.
De posse dos sufixos médicos, procedeu-se com a construção de expressões
regulares utilizando a linguagem Corpus Query Language (CQL) dentro da ferramenta
Sketch Engine. A execução de tais expressões na ferramenta permitiu recuperar todos os
termos do corpus que possuem esses sufixos, bem como a frequência absoluta do termo
no corpus, ou seja, seu número de ocorrências.
O passo seguinte para a extração dos termos do corpus BC foi selecionar da lista
de frequência calculada apenas aqueles termos com maior frequência e agrupá-los em
sua classe semântica correspondente, de acordo com o significado do seu sufixo. A
execução deste último passo possibilitou a sugestão de termos candidatos à ontologia.
4. Resultados parciais
Nesta seção, apresentam-se os resultados obtidos até o momento com a extração
automática de termos do corpus e sua representação como classes de uma ontologia
sobre os processos de manipulação do sangue humano.
O agrupamento manual dos termos recuperados do corpus BC em classes
semânticas, de acordo com os sufixos que os compõem, é mostrado na tabela 1. Nela, os
números entre parênteses indicam a frequência do termo no corpus. Considerou-se como
frequência mínima para este agrupamento valores maiores ou iguais a três ocorrências,
assim os demais termos recuperados foram descartados.
Tabela 1: Agrupamento dos termos recuperados em classes semânticas
Classe semântica Termo recuperado (frequencia)
Process of removal apheresis (124), plasmapheresis (15), leukapheresis (12), hemapheresis
(6), Leukapheresis (6), rythrocytapheresis (5), Plasmapheresis (3),
Cytapheresis (3)
Surgical puncture or cordocentesis (16), amniocentesis (14), Amniocentesis (4)
aspirate fluid
Process of incision or phlebotomy (32), Phlebotomy (9)
cutting into
Process of measuring cytometry (20)
Process for viewing biopsy (7), autopsy (5)
Surgical reconstruction arthroplasty (9)
Cutting out prostatectomy (8)
As classes semânticas e os termos mostrados na tabela 1 correspondem aos
candidatos à ontologia sobre os processos do sangue humano. A fim de incluí-los em tal
173
ontologia, foi construída uma taxonomia desses elementos (vide figura 1), que
representam processos hemoterapêuticos.
Figura 1: Taxonomia dos tipos de processos hemoterapêuticos
Para a construção da taxonomia partiu-se da utilização de uma ontologia de
fundamentação - a Basic Formal Ontology (BFO) [Grenon e Smith 2004] – que
representa, normalmente, uma boa prática na construção de ontologias de domínio.
Assim a taxonomia inicia-se com a classe process da BFO e, na sequência, temos as
classes correspondentes aos processos hemoterapêuticos: (i) no segundo nível, são
representados os processos mais gerais, agrupados de acordo com o sufixo; e (ii) no
terceiro nível, temos os processos específicos, que correspondem exatamente aos
termos processuais recuperados do corpus.
5. Conclusões e trabalhos futuros
O presente artigo apresentou um estudo de caso no domínio da hemoterapia sobre a
extração de termos médicos de um corpus, criado nesta área, que foram utilizados como
classes de uma ontologia sobre os processos envolvidos na manipulação do sangue
humano, em desenvolvimento no âmbito do Blood Project.
Embora se tenham atingido os propósitos aqui pretendidos, é importante
ressaltar que, como pesquisa em andamento, ainda estão previstos passos como: (i) a
validação das classes geradas para a ontologia, por parte de especialistas na área, com o
propósito de assegurar maior representatividade dos termos; (ii) extração de termos
compostos (bigramas, trigramas, etc.) para ontologia com base em técnicas estatísticas
(exs: índice de informação mútua, z-score) e com uso de métodos de inferência; (iii)
criação e processamento de um novo corpus na área de hemoterapia, que englobe as
publicações científicas mais recentes na área. Tais passos são necessários para produzir
resultados qualitativos mais consistentes e garantir maior qualidade à abordagem.
Como consideração final, acredita-se que as técnicas de PLN, de uma maneira
geral, têm muito a contribuir com o processamento de grandes volumes de informações,
tornando-o mais ágil e reduzindo drasticamente o tempo gasto por profissionais que
174
desempenham tarefas nesse contexto, tal como os curadores. No entanto, consideramos
também que a intervenção humana é indispensável em algumas etapas da extração
automática de termos para ontologias usando ferramentas de PLN, já que, atualmente,
elas ainda não são capazes de tomar decisões próprias de especialistas humanos,
baseando-se, exclusivamente, em informações linguísticas e estatísticas.
Referências
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