論文の概要: Representation Learning for Person or Entity-centric Knowledge Graphs:
An Application in Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05640v3
- Date: Mon, 9 Oct 2023 11:58:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 13:06:48.670042
- Title: Representation Learning for Person or Entity-centric Knowledge Graphs:
An Application in Healthcare
- Title（参考訳）: 個人やエンティティ中心の知識グラフのための表現学習:医療への応用
- Authors: Christos Theodoropoulos, Natasha Mulligan, Thaddeus Stappenbeck, Joao
Bettencourt-Silva
- Abstract要約: 本稿では、構造化データと非構造化データからエンティティ中心のKGを抽出するエンドツーエンド表現学習フレームワークを提案する。
我々は、人の複数の面を表す星型分類器を導入し、それをKG生成のガイドに利用する。
このアプローチにはいくつかの潜在的なアプリケーションがあり、オープンソースであることを強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.757843972001219
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) are a popular way to organise information based on
ontologies or schemas and have been used across a variety of scenarios from
search to recommendation. Despite advances in KGs, representing knowledge
remains a non-trivial task across industries and it is especially challenging
in the biomedical and healthcare domains due to complex interdependent
relations between entities, heterogeneity, lack of standardization, and
sparseness of data. KGs are used to discover diagnoses or prioritize genes
relevant to disease, but they often rely on schemas that are not centred around
a node or entity of interest, such as a person. Entity-centric KGs are
relatively unexplored but hold promise in representing important facets
connected to a central node and unlocking downstream tasks beyond graph
traversal and reasoning, such as generating graph embeddings and training graph
neural networks for a wide range of predictive tasks. This paper presents an
end-to-end representation learning framework to extract entity-centric KGs from
structured and unstructured data. We introduce a star-shaped ontology to
represent the multiple facets of a person and use it to guide KG creation.
Compact representations of the graphs are created leveraging graph neural
networks and experiments are conducted using different levels of heterogeneity
or explicitness. A readmission prediction task is used to evaluate the results
of the proposed framework, showing a stable system, robust to missing data,
that outperforms a range of baseline machine learning classifiers. We highlight
that this approach has several potential applications across domains and is
open-sourced. Lastly, we discuss lessons learned, challenges, and next steps
for the adoption of the framework in practice.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)はオントロジーやスキーマに基づいて情報を整理する一般的な方法であり、検索からレコメンデーションまでさまざまなシナリオで使用されている。
KGの進歩にも拘わらず、知識の表現は産業間での非自明な作業であり、エンティティ間の複雑な相互依存関係、異質性、標準化の欠如、データのスパース性などにより、医療分野や医療分野において特に困難である。
KGは、疾患に関連する遺伝子の診断や優先順位付けに使用されるが、それらはしばしば、ノードや人のような関心のあるエンティティを中心としていないスキーマに依存する。
エンティティ中心のkgは比較的探索的ではないが、中央ノードに接続された重要なファセットを表現し、グラフ埋め込みの生成や、幅広い予測タスクのためのグラフニューラルネットワークのトレーニングなど、グラフのトラバーサルや推論を越えて下流タスクをアンロックする。
本稿では、構造化データと非構造化データからエンティティ中心のKGを抽出するエンドツーエンド表現学習フレームワークを提案する。
我々は、人の複数の面を表す星形オントロジーを導入し、それをKG生成のガイドに利用する。
グラフのコンパクト表現はグラフニューラルネットワークを利用して作成され、異質性や明示性の異なるレベルを用いて実験が行われる。
提案するフレームワークの結果を評価するために,可読性予測タスクを用いて,ベースラインの機械学習分類器よりも優れた安定なシステムと,欠落データに対する堅牢性を示す。
このアプローチにはいくつかの潜在的なアプリケーションがあり、オープンソースであることを強調します。
最後に、我々は、実際にフレームワークを採用するための教訓、挑戦、そして次のステップについて話し合う。
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