論文の概要: Enhancing Biomedical Knowledge Discovery for Diseases: An Open-Source Framework Applied on Rett Syndrome and Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13492v2
• Date: Fri, 6 Sep 2024 12:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 18:10:23.968503
• Title: Enhancing Biomedical Knowledge Discovery for Diseases: An Open-Source Framework Applied on Rett Syndrome and Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: 疾患の医学的知識発見の促進:レット症候群とアルツハイマー病を応用したオープンソースフレームワーク
• Authors: Christos Theodoropoulos, Andrei Catalin Coman, James Henderson, Marie-Francine Moens,
• Abstract要約: 原文から直接特定の疾患に関する知識を構築するために設計されたオープンソースのフレームワークを紹介する。 疾患関連知識発見の研究を容易にするために、Rett症候群とアルツハイマー病に焦点を当てた2つの注釈付きデータセットを作成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.68816381566995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ever-growing volume of biomedical publications creates a critical need for efficient knowledge discovery. In this context, we introduce an open-source end-to-end framework designed to construct knowledge around specific diseases directly from raw text. To facilitate research in disease-related knowledge discovery, we create two annotated datasets focused on Rett syndrome and Alzheimer's disease, enabling the identification of semantic relations between biomedical entities. Extensive benchmarking explores various ways to represent relations and entity representations, offering insights into optimal modeling strategies for semantic relation detection and highlighting language models' competence in knowledge discovery. We also conduct probing experiments using different layer representations and attention scores to explore transformers' ability to capture semantic relations.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル・パブリッシングの増大は、効率的な知識発見にとって重要な必要性を生んでいる。 この文脈では,原文から直接特定の疾患に関する知識を構築するために設計された,オープンソースのエンドツーエンドフレームワークを導入する。 疾患関連知識発見の研究を容易にするため,Rett症候群とアルツハイマー病に焦点を当てた2つの注釈付きデータセットを作成し,バイオメディカルエンティティ間の意味的関係の同定を可能にした。 広範囲なベンチマークは、関係や実体表現を表現する様々な方法を探究し、意味的関係の検出と知識発見における言語モデルの能力の強調のための最適なモデリング戦略に関する洞察を提供する。 また,異なるレイヤ表現とアテンションスコアを用いて探索実験を行い,意味的関係を捉えるトランスフォーマーの能力を探る。

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