論文の概要: DiMB-RE: Mining the Scientific Literature for Diet-Microbiome Associations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19581v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 06:58:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:28:30.506272
• Title: DiMB-RE: Mining the Scientific Literature for Diet-Microbiome Associations
• Title（参考訳）: DiMB-RE: ダイエットマイクロバイオーム協会のための科学文献のマイニング
• Authors: Gibong Hong, Veronica Hindle, Nadine M. Veasley, Hannah D. Holscher, Halil Kilicoglu,
• Abstract要約: DiMB-REは15の実体型と13の関連型をアノテートした包括的コーパスである。 我々は、名前付きエンティティ、トリガー、関係抽出および事実検出のための最先端自然言語処理(NLP)モデルを訓練し、評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10485739694839666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motivation: The gut microbiota has recently emerged as a key factor that underpins certain connections between diet and human health. A tremendous amount of knowledge has been amassed from experimental studies on diet, human metabolism and microbiome. However, this evidence remains mostly buried in scientific publications, and biomedical literature mining in this domain remains scarce. We developed DiMB-RE, a comprehensive corpus annotated with 15 entity types (e.g., Nutrient, Microorganism) and 13 relation types (e.g., increases, improves) capturing diet-microbiome associations. We also trained and evaluated state-of-the-art natural language processing (NLP) models for named entity, trigger, and relation extraction as well as factuality detection using DiMB-RE. Results: DiMB-RE consists of 14,450 entities and 4,206 relationships from 165 articles. While NLP models performed reasonably well for named entity recognition (0.760 F$_{1}$), end-to-end relation extraction performance was modest (0.356 F$_{1}$), partly due to missed entities and triggers as well as cross-sentence relations. Conclusions: To our knowledge, DiMB-RE is largest and most diverse dataset focusing on diet-microbiome interactions. It can serve as a benchmark corpus for biomedical literature mining. Availability: DiMB-RE and the NLP models are available at https://github.com/ScienceNLP-Lab/DiMB-RE.
• Abstract（参考訳）: モチベーション:腸内微生物は、最近、食事と人間の健康の特定の関係を支えている重要な要因として現れました。 食事、ヒトの代謝、微生物に関する実験研究から、膨大な量の知識が集められている。 しかし、この証拠はほとんど科学論文に埋もれており、この領域の生物医学文献の採掘は少ない。 DMB-REは15の実体型(例えば栄養素,微生物)と13の関連型(例:増加,改善)をアノテートした包括的コーパスである。 また,名前付きエンティティ,トリガ,関係抽出のための最先端自然言語処理(NLP)モデルや,DMB-REを用いた事実検出の訓練と評価を行った。 結果: DiMB-REは165記事から14,450のエンティティと4,206のリレーションシップで構成されている。 NLPモデルは、名前付きエンティティ認識(0.760 F$_{1}$)に対して合理的に動作したが、エンティティとトリガの欠如と、クロス文関係のため、エンドツーエンドの関係抽出性能は控えめであった(0.356 F$_{1}$)。 結論: 我々の知る限り、ダイエットと微生物の相互作用に焦点を当てたDiMB-REは最大かつ最も多様なデータセットである。 バイオメディカル文献採掘のためのベンチマークコーパスとして機能する。 DiMB-REとNLPモデルはhttps://github.com/ScienceNLP-Lab/DiMB-REで入手できる。

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