論文の概要: SciBERT-based Semantification of Bioassays in the Open Research
Knowledge Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08801v1
- Date: Wed, 16 Sep 2020 12:36:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 22:44:52.759217
- Title: SciBERT-based Semantification of Bioassays in the Open Research
Knowledge Graph
- Title(参考訳): SciBERTを用いたオープンリサーチ知識グラフにおけるバイオアッセイのセマンティフィケーション
- Authors: Marco Anteghini, Jennifer D'Souza, Vitor A. P. Martins dos Santos,
S\"oren Auer
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる自動セマンティフィケーション手法を提案し,非構造的バイオアッセイのテキスト記述について述べる。
この結果から, ニューラルベースセマンティフィケーションによるセマンティフィケーションは, 有意な周波数ベースのベースラインアプローチよりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a novel contribution to the problem of semantifying biological assays, in
this paper, we propose a neural-network-based approach to automatically
semantify, thereby structure, unstructured bioassay text descriptions.
Experimental evaluations, to this end, show promise as the neural-based
semantification significantly outperforms a naive frequency-based baseline
approach. Specifically, the neural method attains 72% F1 versus 47% F1 from the
frequency-based method.
- Abstract(参考訳): 本稿では,生物アッセイの分離問題への新たな貢献として,構造的,非構造的なバイオアッセイテキスト記述を自動的に分離するニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
この結果から, ニューラルベースセマンティフィケーションによるセマンティフィケーションは, 有意な周波数ベースのベースラインアプローチよりも優れていることを示す。
具体的には、周波数ベース法からF1が72%、F1が47%に達する。
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