論文の概要: A Dataset for N-ary Relation Extraction of Drug Combinations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02289v1
- Date: Wed, 4 May 2022 19:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 14:52:00.004649
- Title: A Dataset for N-ary Relation Extraction of Drug Combinations
- Title(参考訳): 薬物併用のN-ary関係抽出のためのデータセット
- Authors: Aryeh Tiktinsky, Vijay Viswanathan, Danna Niezni, Dana Meron Azagury,
Yosi Shamay, Hillel Taub-Tabib, Tom Hope, Yoav Goldberg
- Abstract要約: 組み合わせ療法は、がん、結核、マラリア、HIVなどの疾患に対する治療の標準となっている。
本研究は,医薬品の併用効果に関する情報を科学的文献から抽出するための専門家注釈データセットを構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 39.281113345967995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Combination therapies have become the standard of care for diseases such as
cancer, tuberculosis, malaria and HIV. However, the combinatorial set of
available multi-drug treatments creates a challenge in identifying effective
combination therapies available in a situation. To assist medical professionals
in identifying beneficial drug-combinations, we construct an expert-annotated
dataset for extracting information about the efficacy of drug combinations from
the scientific literature. Beyond its practical utility, the dataset also
presents a unique NLP challenge, as the first relation extraction dataset
consisting of variable-length relations. Furthermore, the relations in this
dataset predominantly require language understanding beyond the sentence level,
adding to the challenge of this task. We provide a promising baseline model and
identify clear areas for further improvement. We release our dataset, code, and
baseline models publicly to encourage the NLP community to participate in this
task.
- Abstract(参考訳): 組み合わせ療法は、がん、結核、マラリア、HIVなどの疾患に対する治療の標準となっている。
しかし、利用可能な多剤併用療法は、状況下で有効な組み合わせ療法を特定する上での課題となっている。
医療専門家が有用な薬物結合の同定を支援するために,我々は,薬物組み合わせの有効性に関する情報を科学文献から抽出するエキスパート注釈データセットを構築した。
実用性以外にも、このデータセットは可変長関係からなる最初の関係抽出データセットとして、ユニークなNLP課題も提示している。
さらに、このデータセットの関連性は、主に文レベルを超えて言語理解を必要とし、このタスクの課題を補足する。
有望なベースラインモデルを提供し、さらなる改善のための明確な領域を特定します。
当社はデータセット、コード、ベースラインモデルを公開し、NLPコミュニティがこのタスクに参加することを奨励しています。
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