論文の概要: A Distant Supervision Corpus for Extracting Biomedical Relationships Between Chemicals, Diseases and Genes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06584v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 18:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-16 06:57:48.236737
• Title: A Distant Supervision Corpus for Extracting Biomedical Relationships Between Chemicals, Diseases and Genes
• Title（参考訳）: 化学物質,疾患,遺伝子間の生物医学的関係を抽出するための遠隔指導コーパス
• Authors: Dongxu Zhang, Sunil Mohan, Michaela Torkar, Andrew McCallum
• Abstract要約: ChemDisGeneは、マルチクラスマルチラベル文書レベルのバイオメディカル関係抽出モデルのトレーニングと評価のための新しいデータセットである。 我々のデータセットには、化学物質、疾患、遺伝子への言及をラベル付けした80万のバイオメディカル研究が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.372588846754645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce ChemDisGene, a new dataset for training and evaluating multi-class multi-label document-level biomedical relation extraction models. Our dataset contains 80k biomedical research abstracts labeled with mentions of chemicals, diseases, and genes, portions of which human experts labeled with 18 types of biomedical relationships between these entities (intended for evaluation), and the remainder of which (intended for training) has been distantly labeled via the CTD database with approximately 78\% accuracy. In comparison to similar preexisting datasets, ours is both substantially larger and cleaner; it also includes annotations linking mentions to their entities. We also provide three baseline deep neural network relation extraction models trained and evaluated on our new dataset.
• Abstract（参考訳）: マルチクラス多層文書レベル生物医学的関係抽出モデルの訓練と評価のための新しいデータセットであるchemdisgeneを紹介する。 本データセットは, 化学物質, 疾患, 遺伝子に言及した80万件の生物医学研究を要約し, 人体の専門家が18種類の生物医学的関係をラベル付けした部分(評価対象)と, 残りの部分(トレーニング対象)をCTDデータベースから約78倍の精度で遠縁にラベル付けした部分を含む。 類似の既存のデータセットと比較すると、当社のデータセットはかなり大きく、クリーンで、エンティティへの参照をリンクするアノテーションも含まれている。 また、新しいデータセットでトレーニングおよび評価した3つのベースラインディープニューラルネットワーク関係抽出モデルも提供する。

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