利用知识图谱嵌入预测化学品的不良生物效应
人工智能
2022-03-31 v2 机器学习
摘要
我们基于生态毒理学风险评估中使用的主要数据源构建了一个知识图谱。我们将该知识图谱应用于风险评估中的一项重要任务，即化学效应预测。我们评估了来自几何模型、分解模型和卷积模型的九种知识图谱嵌入模型在该预测任务上的表现。结果表明，使用知识图谱嵌入可以提高神经网络进行效应预测的准确性。此外，我们实现了一种微调架构，使知识图谱嵌入适应效应预测任务，从而获得更好的性能。最后，我们评估了知识图谱嵌入模型的某些特性，以揭示各模型性能差异的原因。
引用
@article{arxiv.2112.04605,
title = {Prediction of Adverse Biological Effects of Chemicals Using Knowledge Graph Embeddings},
author = {Erik B. Myklebust and Ernesto Jiménez-Ruiz and Jiaoyan Chen and Raoul Wolf and Knut Erik Tollefsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04605},
year = {2022}
}
备注
Semantic Web, vol. Pre-press, no. Pre-press, pp. 1-40, 2022