生物检测的生物测定语义化简易方法

生物数据和知识库日益依赖语义网技术以及知识图谱来实现数据集成、检索与联邦查询。我们提出了一种自动对生物检测进行语义化的解决方案。我们的方案将自动语义化问题对比为标注与聚类，这两种方法处于方法复杂度谱的两端。在对我们的问题进行特征建模后，我们发现聚类方案显著优于深度神经网络最优标注方法。这一新颖贡献基于两个因素：1）紧密依据数据建模的学习目标优于带有复杂语义建模的替代方法；2）自动对生物检测进行语义化取得了近 83% 的高 F1 性能，据我们所知，这是该任务首个报告的标准化评估，提供了一个强基准模型。