論文の概要: Easy Semantification of Bioassays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15182v2
• Date: Thu, 2 Dec 2021 08:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 13:41:00.503106
• Title: Easy Semantification of Bioassays
• Title（参考訳）: バイオアッセイの簡易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, バイオアッセイを自動分離する手法を提案する。 我々のソリューションは、自動セマンティフィケーションの問題をラベル付けとクラスタリングという問題とは対照的である。 クラスタリングソリューションは、最先端のラベリングアプローチよりもはるかに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Biological data and knowledge bases increasingly rely on Semantic Web technologies and the use of knowledge graphs for data integration, retrieval and federated queries. We propose a solution for automatically semantifying biological assays. Our solution contrasts the problem of automated semantification as labeling versus clustering where the two methods are on opposite ends of the method complexity spectrum. Characteristically modeling our problem, we find the clustering solution significantly outperforms a deep neural network state-of-the-art labeling approach. This novel contribution is based on two factors: 1) a learning objective closely modeled after the data outperforms an alternative approach with sophisticated semantic modeling; 2) automatically semantifying biological assays achieves a high performance F1 of nearly 83%, which to our knowledge is the first reported standardized evaluation of the task offering a strong benchmark model.
• Abstract（参考訳）: 生物学的データと知識基盤は、セマンティックウェブ技術とデータ統合、検索、フェデレーションドクエリのための知識グラフの利用にますます依存している。 生体アッセイを自動的に分離する手法を提案する。 提案手法は,2つの手法が手法複雑性スペクトルの両端にある場合,ラベル付けとクラスタリングという自動セマンティフィケーションの問題と対比する。 我々の問題の特徴をモデル化すると、クラスタリングソリューションはディープニューラルネットワークの最先端ラベリングアプローチを大きく上回っていることが分かる。 この新しい貢献は2つの要因に基づいている。 1) データの後に密にモデル化された学習目的は、洗練されたセマンティックモデリングによる代替アプローチより優れている。 2)生体アッセイを自動分離することで,83%近い高性能なf1が得られる。

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