論文の概要: BioBERT Based SNP-traits Associations Extraction from Biomedical
Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02569v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 09:40:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 19:56:12.336916
- Title: BioBERT Based SNP-traits Associations Extraction from Biomedical
Literature
- Title(参考訳): BioBERTによるSNP-traits Associationsのバイオメディカル文献からの抽出
- Authors: Mohammad Dehghani, Behrouz Bokharaeian, Zahra Yazdanparast
- Abstract要約: SNP特性関連を同定するためにBioBERT-GRU法を提案する。
SNPPhenAデータセット上での本手法の評価から,本手法は従来の機械学習法や深層学習法よりも優れていると結論付けた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5273676920837106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Scientific literature contains a considerable amount of information that
provides an excellent opportunity for developing text mining methods to extract
biomedical relationships. An important type of information is the relationship
between singular nucleotide polymorphisms (SNP) and traits. In this paper, we
present a BioBERT-GRU method to identify SNP- traits associations. Based on the
evaluation of our method on the SNPPhenA dataset, it is concluded that this new
method performs better than previous machine learning and deep learning based
methods. BioBERT-GRU achieved the result a precision of 0.883, recall of 0.882
and F1-score of 0.881.
- Abstract(参考訳): 科学文献には、バイオメディカルな関係を抽出するテキストマイニング手法を開発するための優れた機会を提供する、かなりの量の情報が含まれている。
重要な情報の1つは特異ヌクレオチド多型(snp)と形質の関係である。
本稿では,SNP特性関連を同定するBioBERT-GRU法を提案する。
SNPPhenAデータセット上での本手法の評価から,本手法は従来の機械学習法や深層学習法よりも優れていると結論付けた。
BioBERT-GRUは0.883の精度、0.882のリコール、0.881のF1スコアを達成した。
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