論文の概要: End-to-End $n$-ary Relation Extraction for Combination Drug Therapies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16886v1
- Date: Wed, 29 Mar 2023 17:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 13:34:38.021975
- Title: End-to-End $n$-ary Relation Extraction for Combination Drug Therapies
- Title（参考訳）: 薬物併用療法のためのエンドツーエンド$n$-ary関係抽出法
- Authors: Yuhang Jiang and Ramakanth Kavuluru
- Abstract要約: 組み合わせ薬物療法は、がん、HIV、マラリア、結核患者に対してより一般的に投与される2つ以上の薬物を含む治療薬である。
科学的文献からそのような治療法を抽出することは本質的に$n$-ary関係抽出問題を構成する。
ここでは、シーケンス・ツー・シーケンス方式のエンドツーエンド抽出手法を用いて、正(または有効)の組み合わせに対するCombDrugExtテストセット上でのF1スコアの6.7%を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.447838938807983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Combination drug therapies are treatment regimens that involve two or more
drugs, administered more commonly for patients with cancer, HIV, malaria, or
tuberculosis. Currently there are over 350K articles in PubMed that use the
"combination drug therapy" MeSH heading with at least 10K articles published
per year over the past two decades. Extracting combination therapies from
scientific literature inherently constitutes an $n$-ary relation extraction
problem. Unlike in the general $n$-ary setting where $n$ is fixed (e.g.,
drug-gene-mutation relations where $n=3$), extracting combination therapies is
a special setting where $n \geq 2$ is dynamic, depending on each instance.
Recently, Tiktinsky et al. (NAACL 2022) introduced a first of its kind dataset,
CombDrugExt, for extracting such therapies from literature. Here, we use a
sequence-to-sequence style end-to-end extraction method to achieve an F1-Score
of $66.7\%$ on the CombDrugExt test set for positive (or effective)
combinations. This is an absolute $\approx 5\%$ F1-score improvement even over
the prior best relation classification score with spotted drug entities (hence,
not end-to-end). Thus our effort introduces a state-of-the-art first model for
end-to-end extraction that is already superior to the best prior non end-to-end
model for this task. Our model seamlessly extracts all drug entities and
relations in a single pass and is highly suitable for dynamic $n$-ary
extraction scenarios.
- Abstract（参考訳）: 組み合わせ薬物療法は、がん、HIV、マラリア、結核患者に対してより一般的に投与される2つ以上の薬物を含む治療薬である。
pubmedには、過去20年間で年間に少なくとも10万記事が発行されている、"結合薬物療法"メッシュを使用する350万以上の記事がある。
科学文献から組み合わせ療法を抽出することは本質的に$n$-ary関係抽出問題を構成する。
一般的な$n$-ary設定とは異なり、$n$は固定(例えば、$n=3$の薬物遺伝子変異関係)であり、組み合わせ療法の抽出は、各インスタンスに応じて$n \geq 2$が動的である特別な設定である。
最近、Tiktinsky et al. (NAACL 2022) は、この種の治療法を文献から抽出するための最初のデータセットCombDrugExtを導入した。
ここではシーケンス・ツー・シーケンス方式のエンドツーエンド抽出手法を用いて,正(あるいは有効)の組み合わせに対してCombDrugExtテストセット上でF1スコア6.7\%のF1スコアを実現する。
これは、斑点のある薬物(エンドツーエンドではなく、エンドツーエンド)との以前の最高の関係分類スコアよりも、絶対的に$\$5\%$ f1-scoreの改善である。
そこで本研究では,従来の非エンドツーエンドモデルよりもすでに優れているエンドツーエンド抽出のための最先端ファーストモデルを提案する。
本モデルでは, 薬物の実体と関係を1パスでシームレスに抽出し, 動的$n$-ary抽出シナリオに非常に適している。
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