A análise de genomas de pacientes e transcriptomes rotineiramente reconhece novos conjuntos de genes associados a doenças humanas. Aqui apresentamos um sistema integrador de processamento de linguagem natural que infere funções comuns para um gene definido através da mineração automática da literatura científica com redes biológicas. Este sistema liga genes com frases de literatura associadas e combina estes links com interações protéicas em uma única rede heterogênea. As anotações funcionais de escala múltipla são inferidas com base em distâncias de rede entre frases e genes e, em seguida, visualizadas como uma ontologia de conceitos biológicos. Para avaliar este sistema, prevemos funções para conjuntos de genes que representam caminhos conhecidos e descobrimos que nossa abordagem melhora substancialmente o método de linha de base de texto-mineração convencional. Além disso, nosso sistema descobre novas anotações para conjuntos de genes ou caminhos sem funções previamente conhecidas. Dois estudos de caso demonstram como o sistema é usado na descoberta de novas vias relacionadas ao câncer com anotações ontológicas.