Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Prior Knowledge for Protein-Protein Interaction Extraction with Memory Network

論文の概要: Leveraging Prior Knowledge for Protein-Protein Interaction Extraction with Memory Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02107v1
Date: Tue, 7 Jan 2020 15:11:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 20:44:04.295759
Title: Leveraging Prior Knowledge for Protein-Protein Interaction Extraction with Memory Network
Title（参考訳）: 記憶ネットワークを用いたタンパク質間相互作用抽出のための事前知識の活用
Authors: Huiwei Zhou, Zhuang Liu, Shixian Ning, Yunlong Yang, Chengkun Lang, Yingyu Lin, Kun Ma
Abstract要約: 本稿では,PPI抽出のための新しいメモリネットワークモデル(MNM)を提案する。提案するMNMは,知識ベースから学習した知識表現に関連する重要な文脈手がかりを抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.67243903939214
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatically extracting Protein-Protein Interactions (PPI) from biomedical literature provides additional support for precision medicine efforts. This paper proposes a novel memory network-based model (MNM) for PPI extraction, which leverages prior knowledge about protein-protein pairs with memory networks. The proposed MNM captures important context clues related to knowledge representations learned from knowledge bases. Both entity embeddings and relation embeddings of prior knowledge are effective in improving the PPI extraction model, leading to a new state-of-the-art performance on the BioCreative VI PPI dataset. The paper also shows that multiple computational layers over an external memory are superior to long short-term memory networks with the local memories.
Abstract（参考訳）: バイオメディカル文献からタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)を自動抽出することで、精密医療への取り組みが促進される。本稿では,ppi抽出のための新しいメモリネットワークベースモデル(mnm)を提案する。提案するmnmは,知識ベースから学習した知識表現に関する重要な文脈手がかりを捉えている。先行知識の実体埋め込みと関係埋め込みは、PPI抽出モデルの改善に有効であり、BioCreative VI PPIデータセット上での新たな最先端パフォーマンスをもたらす。また、外部メモリ上の複数の計算層は、局所記憶を伴う長期記憶ネットワークよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

BioBERT-based Deep Learning and Merged ChemProt-DrugProt for Enhanced Biomedical Relation Extraction [2.524192238862961]
我々のアプローチは、新しいマージ戦略を用いて、ChemProtとD薬局のデータセットを統合する。本研究は, バイオメディカル研究と臨床実習における自動情報抽出の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T21:34:01Z)
Enhancing Length Extrapolation in Sequential Models with Pointer-Augmented Neural Memory [66.88278207591294]
本稿では,新しいより長いデータ列に対して,ニューラルネットワークによるシンボル処理の理解と適用を支援するために,Pointer-Augmented Neural Memory (PANM)を提案する。 PANMは、新しい物理アドレスとポインタ操作技術を使用して、人間とコンピュータのシンボル処理能力を模倣する外部のニューラルメモリを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-18T03:03:46Z)
ProLLM: Protein Chain-of-Thoughts Enhanced LLM for Protein-Protein Interaction Prediction [54.132290875513405]
タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)の予測は、生物学的機能や疾患を理解する上で重要である。 PPI予測に対する従来の機械学習アプローチは、主に直接的な物理的相互作用に焦点を当てていた。 PPIに適したLLMを用いた新しいフレームワークProLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-30T05:32:42Z)
Extracting Protein-Protein Interactions (PPIs) from Biomedical Literature using Attention-based Relational Context Information [5.456047952635665]
本研究は,二元的相互作用型ラベルを付加したベット型相互作用定義を用いた多元的PPIコーパスを提案する。変換器を用いた深層学習手法は,関係表現のための関係文脈情報を利用して関係分類性能を向上させる。このモデルの性能は, 広く研究されている4つのバイオメディカル関係抽出データセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-08T01:43:21Z)
MAPE-PPI: Towards Effective and Efficient Protein-Protein Interaction Prediction via Microenvironment-Aware Protein Embedding [82.31506767274841]
タンパク質-プロテイン相互作用(PPI)は、様々な生物学的過程において基本的であり、生命活動において重要な役割を果たしている。 MPAE-PPIは、十分に大きな「語彙」を介して、マイクロ環境を化学的に意味のある離散コードに符号化する MPAE-PPIは、数百万のPPIでPPI予測にスケールでき、有効性と計算効率のトレードオフが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-22T09:04:41Z)
Topology-aware Embedding Memory for Continual Learning on Expanding Networks [63.35819388164267]
本稿では,メモリリプレイ技術を用いて,メモリ爆発問題に対処する枠組みを提案する。 Topology-aware Embedding Memory (TEM) を用いたPDGNNは最先端技術よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-24T03:03:17Z)
A Framework for Inference Inspired by Human Memory Mechanisms [9.408704431898279]
本稿では,知覚,記憶,推論の構成要素からなるPMIフレームワークを提案する。メモリモジュールは、ワーキングメモリと長期メモリから構成され、後者は、広範囲で複雑なリレーショナル知識と経験を維持するために、高次構造を備えている。我々は、bAbI-20kやSolt-of-CLEVRデータセットのような質問応答タスクにおいて、一般的なTransformerとCNNモデルを改善するためにPMIを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T08:12:55Z)
SEMPAI: a Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence for prior-informed assessment of muscle function and pathology [48.54269377408277]
本稿では,仮説駆動型先行処理をデータ駆動型ディープラーニングアプローチに統合した,SEMPAI(Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence)を紹介する。 SEMPAIは、小さなデータセットの予測を可能にするために、いくつかのタスクを共同で学習する。 SEMPAIは、少ないデータを含む7つの予測タスクのうち6つにおいて、最先端のバイオマーカーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-28T17:03:04Z)
HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections [93.3537706398653]
本稿では,連続信号と離散時系列をベースに投影してオンライン圧縮するための一般フレームワーク(HiPPO)を提案する。過去の各時間ステップの重要性を示す尺度が与えられた場合、HiPPOは自然なオンライン関数近似問題に対する最適解を生成する。このフォーマルなフレームワークは、すべての履歴を記憶するために時間をかけてスケールする新しいメモリ更新メカニズム(HiPPO-LegS)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-17T23:39:33Z)
Knowledge-aware Attention Network for Protein-Protein Interaction Extraction [0.9949801888214528]
本稿では、タンパク質対とPPI抽出のためのコンテキスト情報に関する事前知識を融合させる知識認識型注意ネットワーク(KAN)を提案する。 BioCreative VI PPIデータセットの実験結果から,提案手法は複数の単語間の知識依存を連続的に獲得できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:02:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。