增强肉类知识发现：应用于複发症和阿尔茨海默病的开源框架
计算与语言
2024-12-05 v3 人工智能
摘要
不断增长的生物医学出版物量造成了对高效知识发现的关键需求。在此背景下，我们引入了一个开源的端到端框架，旨在直接从原始文本构建特定疾病相关的知识。为促进疾病相关知识发现的研究，我们创建了两个以复发症和阿尔茨海默病为主题的注释数据集，使能够识别生物医学实体之间的语义关系。对各种关系表示方法和实体表示方式进行了广泛的基准测试，提供了关于语义关系检测最佳建模策略的见解，并突出了语言模型在知识发现方面的能力。我们还通过使用不同的层表示和注意力分数进行探针实验，以探索Transformer捕获语义关系的能力。
引用
@article{arxiv.2407.13492,
title = {Enhancing Biomedical Knowledge Discovery for Diseases: An Open-Source Framework Applied on Rett Syndrome and Alzheimer's Disease},
author = {Christos Theodoropoulos and Andrei Catalin Coman and James Henderson and Marie-Francine Moens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13492},
year = {2024}
}
备注
Published in IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3509714