論文の概要: BioBERT-based Deep Learning and Merged ChemProt-DrugProt for Enhanced Biomedical Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18605v1
• Date: Tue, 28 May 2024 21:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 21:43:38.579756
• Title: BioBERT-based Deep Learning and Merged ChemProt-DrugProt for Enhanced Biomedical Relation Extraction
• Title（参考訳）: BioBERTを用いた深層学習と融合したChemProt-DrugProtによるバイオメディカルリレーション抽出
• Authors: Bridget T. McInnes, Jiawei Tang, Darshini Mahendran, Mai H. Nguyen,
• Abstract要約: 我々のアプローチは、新しいマージ戦略を用いて、ChemProtとD薬局のデータセットを統合する。 本研究は, バイオメディカル研究と臨床実習における自動情報抽出の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.524192238862961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a methodology for enhancing relation extraction from biomedical texts, focusing specifically on chemical-gene interactions. Leveraging the BioBERT model and a multi-layer fully connected network architecture, our approach integrates the ChemProt and DrugProt datasets using a novel merging strategy. Through extensive experimentation, we demonstrate significant performance improvements, particularly in CPR groups shared between the datasets. The findings underscore the importance of dataset merging in augmenting sample counts and improving model accuracy. Moreover, the study highlights the potential of automated information extraction in biomedical research and clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生物医学的テキストから関係抽出を高度化するための方法論について述べる。 BioBERTモデルと多層完全接続ネットワークアーキテクチャを活用することで,新たなマージ戦略を用いて,ChemProtデータセットとPaldrProtデータセットを統合する。 大規模な実験を通じて、特にデータセット間で共有されるCPRグループにおいて、大幅な性能向上を示す。 この結果は,サンプル数の増加とモデル精度の向上において,データセットのマージの重要性を浮き彫りにした。 さらに, バイオメディカル研究と臨床実習における自動情報抽出の可能性を強調した。

関連論文リスト

• Benchmark on Drug Target Interaction Modeling from a Structure Perspective [48.60648369785105]
  薬物と標的の相互作用の予測は、薬物の発見と設計に不可欠である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)やトランスフォーマーに基づく最近の手法は、さまざまなデータセットで例外的なパフォーマンスを示している。 我々は,GNNベースと暗黙的(トランスフォーマーベース)構造学習アルゴリズムを多用することにより,構造の観点からの薬物-標的相互作用モデリングの総合的な調査とベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T16:56:59Z)
• Diversifying Knowledge Enhancement of Biomedical Language Models using Adapter Modules and Knowledge Graphs [54.223394825528665]
  我々は、軽量なアダプターモジュールを用いて、構造化された生体医学的知識を事前訓練された言語モデルに注入するアプローチを開発した。 バイオメディカル知識システムUMLSと新しいバイオケミカルOntoChemの2つの大きなKGと、PubMedBERTとBioLinkBERTの2つの著名なバイオメディカルPLMを使用している。 計算能力の要件を低く保ちながら,本手法がいくつかの事例において性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:26:57Z)
• Improving Biomedical Entity Linking with Retrieval-enhanced Learning [53.24726622142558]
  $k$NN-BioELは、トレーニングコーパス全体から同様のインスタンスを予測のヒントとして参照する機能を備えたBioELモデルを提供する。 k$NN-BioELは、いくつかのデータセットで最先端のベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T14:04:23Z)
• BioREx: Improving Biomedical Relation Extraction by Leveraging Heterogeneous Datasets [7.7587371896752595]
  生物医学的関係抽出(RE)は、生物医学的自然言語処理(NLP)研究における中心的な課題である。 本稿では、個々のデータセットのデータの均一性を体系的に解決し、それらを大きなデータセットに組み合わせるための新しいフレームワークを提案する。 評価の結果,BioRExは個々のデータセットでトレーニングしたベンチマークシステムよりも大幅に高い性能を示すことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T22:48:18Z)
• SynerGPT: In-Context Learning for Personalized Drug Synergy Prediction and Drug Design [64.69434941796904]
  本稿では,テキスト内薬物相乗学習のための新しい設定とモデルを提案する。 特定のがん細胞標的の文脈における10～20の薬物相乗関係の「個人化データセット」を作成した。 私たちの目標は、その文脈で追加の薬物シナジー関係を予測することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T17:03:46Z)
• Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training and Graph Structure Learning [82.93806087715507]
  薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。 ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。 我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T15:07:43Z)
• SEMPAI: a Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence for prior-informed assessment of muscle function and pathology [48.54269377408277]
  本稿では,仮説駆動型先行処理をデータ駆動型ディープラーニングアプローチに統合した,SEMPAI(Self-Enhancing Multi-Photon Artificial Intelligence)を紹介する。 SEMPAIは、小さなデータセットの予測を可能にするために、いくつかのタスクを共同で学習する。 SEMPAIは、少ないデータを含む7つの予測タスクのうち6つにおいて、最先端のバイオマーカーよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T17:03:04Z)
• BioRED: A Comprehensive Biomedical Relation Extraction Dataset [6.915371362219944]
  我々は,複数の実体型と関係対を持つ第一種バイオメディカルREコーパスであるBioREDを提示する。 それぞれの関係を、新しい発見知識または以前に知られていた背景知識を記述するものとしてラベル付けし、自動化アルゴリズムが新規情報と背景情報を区別できるようにする。 以上の結果から,既存の手法は NER タスクでは高い性能が得られるが,RE タスクには多くの改善の余地があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T19:23:49Z)
• BioIE: Biomedical Information Extraction with Multi-head Attention Enhanced Graph Convolutional Network [9.227487525657901]
  本稿では,バイオメディカルテキストと非構造化医療報告から関係を抽出するハイブリッドニューラルネットワークであるバイオメディカル情報抽出を提案する。 本研究は,2つの主要な生医学的関係抽出タスク,化学物質とタンパク質の相互作用,およびクロスホスピタル・パン・カンノロジー報告コーパスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T13:19:28Z)
• Graph Representation Learning on Tissue-Specific Multi-Omics [0.0]
  組織特異的遺伝子間相互作用(GGI)ネットワーク上でリンク予測を行うために,グラフ埋め込みモデル(すなわちVGAE)を利用する。 複数生物のモダリティ(マルチオミクス)の組み合わせは、強力な埋め込みとより良いリンク予測性能をもたらすことを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-25T17:38:45Z)
• Investigation of BERT Model on Biomedical Relation Extraction Based on Revised Fine-tuning Mechanism [2.8881198461098894]
  BERTモデルの微調整過程における層全体の利用法について検討する。 さらに解析により,BERTモデルの最後の層から関係性に関する重要な知識を学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-01T01:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。