論文の概要: Dyport: Dynamic Importance-based Hypothesis Generation Benchmarking Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03303v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 06:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 15:52:03.532351
• Title: Dyport: Dynamic Importance-based Hypothesis Generation Benchmarking Technique
• Title（参考訳）: Dyport: 動的重要度に基づく仮説生成ベンチマーク技術
• Authors: Ilya Tyagin, Ilya Safro
• Abstract要約: 本稿では,バイオメディカル仮説生成システムを評価するためのベンチマークフレームワークDyportを提案する。 我々は、キュレートされたデータベースからの知識を動的グラフに統合し、発見の重要性を定量化する手法を伴っている。 フレキシブルなベンチマークシステムは,仮説生成の品質検証に広く適用するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0077755400451855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel benchmarking framework Dyport for evaluating biomedical hypothesis generation systems. Utilizing curated datasets, our approach tests these systems under realistic conditions, enhancing the relevance of our evaluations. We integrate knowledge from the curated databases into a dynamic graph, accompanied by a method to quantify discovery importance. This not only assesses hypothesis accuracy but also their potential impact in biomedical research which significantly extends traditional link prediction benchmarks. Applicability of our benchmarking process is demonstrated on several link prediction systems applied on biomedical semantic knowledge graphs. Being flexible, our benchmarking system is designed for broad application in hypothesis generation quality verification, aiming to expand the scope of scientific discovery within the biomedical research community. Availability and implementation: Dyport framework is fully open-source. All code and datasets are available at: https://github.com/IlyaTyagin/Dyport
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バイオメディカル仮説生成システムを評価するためのベンチマークフレームワークDyportを提案する。 収集したデータセットを利用して,現実の条件下でシステムをテストすることにより,評価の妥当性を高める。 キュレートされたデータベースからの知識を動的グラフに統合し,発見の重要性を定量化する手法を付加する。 これは仮説の精度を評価するだけでなく、従来のリンク予測ベンチマークを大幅に拡張したバイオメディカル研究における潜在的な影響も評価する。 バイオメディカル意味知識グラフに適用したいくつかのリンク予測システムにおいて,ベンチマーク手法の適用性が実証された。 フレキシブルなベンチマークシステムは,生物医学研究コミュニティにおける科学的発見の範囲を広げることを目的として,仮説生成品質検証の幅広い適用を目的として設計されている。 可用性と実装: Dyportフレームワークは完全にオープンソースである。 すべてのコードとデータセットは、https://github.com/IlyaTyagin/Dyportで入手できる。

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