論文の概要: Knowledge Graph Embeddings in the Biomedical Domain: Are They Useful? A Look at Link Prediction, Rule Learning, and Downstream Polypharmacy Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19979v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 08:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 20:10:57.525873
• Title: Knowledge Graph Embeddings in the Biomedical Domain: Are They Useful? A Look at Link Prediction, Rule Learning, and Downstream Polypharmacy Tasks
• Title（参考訳）: 知識グラフの生体医学領域への埋め込み:それらは有用か? リンク予測・ルール学習・下流多薬局業務について
• Authors: Aryo Pradipta Gema, Dominik Grabarczyk, Wolf De Wulf, Piyush Borole, Javier Antonio Alfaro, Pasquale Minervini, Antonio Vergari, Ajitha Rajan
• Abstract要約: 本研究では,最近のバイオメディカル知識グラフBioKGの文脈に最先端の知識グラフ埋め込みモデルを適用することを目的とする。 また, HITS@10のスコアに基づいて, 同じバイオメディカル知識グラフを用いた3倍の性能向上を実現した。 その結果,大規模なバイオメディカル知識グラフから学習した知識を下流のユースケースに移すことが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.896135204106423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge graphs are powerful tools for representing and organising complex biomedical data. Several knowledge graph embedding algorithms have been proposed to learn from and complete knowledge graphs. However, a recent study demonstrates the limited efficacy of these embedding algorithms when applied to biomedical knowledge graphs, raising the question of whether knowledge graph embeddings have limitations in biomedical settings. This study aims to apply state-of-the-art knowledge graph embedding models in the context of a recent biomedical knowledge graph, BioKG, and evaluate their performance and potential downstream uses. We achieve a three-fold improvement in terms of performance based on the HITS@10 score over previous work on the same biomedical knowledge graph. Additionally, we provide interpretable predictions through a rule-based method. We demonstrate that knowledge graph embedding models are applicable in practice by evaluating the best-performing model on four tasks that represent real-life polypharmacy situations. Results suggest that knowledge learnt from large biomedical knowledge graphs can be transferred to such downstream use cases. Our code is available at https://github.com/aryopg/biokge.
• Abstract（参考訳）: ナレッジグラフは複雑な生体医学データを表現し組織化するための強力なツールである。 知識グラフから学習し、完全な知識グラフから学習するために、いくつかの知識グラフ埋め込みアルゴリズムが提案されている。 しかし、最近の研究では、これらの埋め込みアルゴリズムが生物医学的知識グラフに適用した場合に限定的な効果を示し、知識グラフ埋め込みが生体医学的設定に制限があるかどうかという疑問を提起している。 本研究の目的は,最近のバイオメディカル知識グラフBioKGの文脈に最先端知識グラフ埋め込みモデルを適用し,その性能評価と下流利用の可能性を評価することである。 また, HITS@10のスコアに基づいて, 同じバイオメディカル知識グラフを用いた3倍の性能向上を実現した。 さらに,ルールベースの手法により解釈可能な予測を行う。 実生活多薬局の状況を表す4つのタスクにおいて,最高の性能モデルを評価することにより,知識グラフの埋め込みモデルを実際に適用できることを実証する。 その結果, 大規模生物医学的知識グラフから学習した知識は, 下流のユースケースに移される可能性が示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/aryopg/biokgeで入手できます。

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