BIOS：一种算法生成的生物医学知识图谱
计算与语言
2022-04-26 v2 机器学习
摘要
生物医学知识图谱（BioMedKGs）是生物医学与医疗大数据及人工智能（AI）的基础设施，促进自然语言处理、模型开发与数据交换。数十年来，这些知识图谱通过专家整理构建；然而，该方法已无法跟上当今 AI 的发展，转向算法生成的 BioMedKGs 势在必行。本工作中，我们介绍生物医学信息学本体系统（BIOS），这是首个完全由机器学习算法生成的大规模公开可用 BioMedKG。BIOS 目前包含 410 万个概念、两种语言的 740 万个术语以及 730 万条关系三元组。我们给出了开发 BIOS 的方法，包括原始生物医学术语的整理、同义术语的计算识别与聚合以创建概念节点、概念的语义类型分类、关系识别以及生物医学机器翻译。我们提供了当前 BIOS 内容的统计信息，并对术语质量、同义词分组和关系抽取进行了初步评估。结果表明，基于机器学习的 BioMedKG 开发是传统专家整理的可行替代方案。
引用
@article{arxiv.2203.09975,
title = {BIOS: An Algorithmically Generated Biomedical Knowledge Graph},
author = {Sheng Yu and Zheng Yuan and Jun Xia and Shengxuan Luo and Huaiyuan Ying and Sihang Zeng and Jingyi Ren and Hongyi Yuan and Zhengyun Zhao and Yucong Lin and Keming Lu and Jing Wang and Yutao Xie and Heung-Yeung Shum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09975},
year = {2022}
}