巨大な異種混合グラフの深層表現学習による薬物関係抽出
使用深度表示学习从巨大的异构混合图中提取药物关系
基本信息
- 批准号:20K11962
- 负责人:
- 金额:$ 2.83万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では,薬物データベースを対象に,薬物に関する分野知識を包括的に表現し,その表現を利用した分野知識を活用した薬物関係抽出を目指している.本年度は,昨年度作成した異種混合グラフを包括的に表現する深層学習により得られた表現を,当初の目的であった薬物関係抽出へ適用し,その性能の向上ができることを示した.昨年度までは,表現に利用した情報が化学式や説明文の情報を含んだものになっておらず限定的であり,また,それぞれの情報を個別に追加した薬物関係抽出手法のアンサンブルモデルを構築する事で様々な情報を利用した性能向上を達成しており,分野知識を包括的に表現して,利用するという目標には至っていなかった.本年度は化学式や説明文の情報を含めた,包括的な表現を作成し,その表現を薬物関係抽出手法に利用することでモデルを複数作成せずとも様々な分野知識を活用し,性能の向上が得られることを確認し,結果として85.40%のF値を単一のモデルで達成した.さらに,個別の情報を削除する事で性能の低下も確認し,それぞれの知識がモデルの性能向上に寄与していることも明らかにした.さらに,文書から関係を抽出する際に必要な文書中で薬物を表す固有表現の抽出,文献情報の表現学習,データベースのエントリと固有表現の対応付け・リンキング,薬物に近いタンパク質や遺伝子など他のエンティティとの関係への利用など,研究を実際の文書に利用する際に必要な手法について調査・研究を行った.特に,固有表現抽出の技術を評価するために,参加したn2c2 shared taskではTrack内で参加者中1位の性能を達成することができた.
这项研究旨在全面表达有关药物数据库中药物的现场知识,并使用该表达式使用现场知识提取与药物相关的物质。今年,我们已经表明,通过深度学习获得的表达(全面表达了去年创建的异质混合图)可以应用于最初打算的与药物相关的提取,并且可以改善其性能。直到去年,表达式中使用的信息受到限制,不包括化学公式或解释性文本信息,并通过构建与药物相关的提取方法的合奏模型,以分别添加每个信息,我们使用各种信息实现了绩效的改进,并且我们没有实现全面表达和使用现场知识的目标。今年,我们创建了一个全面的表达式,其中包括有关化学公式和解释性文本的信息,并通过将表达式用作与药物相关的提取技术,我们确认我们可以通过使用单个模型来实现85.40%的F值来利用各种领域的知识来提高性能。此外,通过删除个体信息,还确认了绩效下降,并且揭示了每个知识有助于改善模型的性能。此外,我们研究并研究了使用对实际文档进行研究的必要方法,例如提取代表文档中代表文献信息的独特表达式,学习表达文学信息,匹配和将数据库条目与独特的表达式联系起来,并将其用于与其他与药物相似的蛋白质和基因等实体的关系。特别是,为了评估提取独特表达式的技术,我们能够在N2C2共享任务中实现轨道中排名第一的参与者的性能。
项目成果
期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improving Supervised Drug-Protein Relation Extraction with Distantly Supervised Models
- DOI:10.18653/v1/2022.bionlp-1.16
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Naoki Iinuma;Makoto Miwa;Yutaka Sasaki
- 通讯作者:Naoki Iinuma;Makoto Miwa;Yutaka Sasaki
薬学知識グラフ上のヘテロな情報を利用した文献からの薬物相互作用抽出
使用药物知识图上的异构信息从文献中提取药物相互作用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:浅田真生;三輪誠;佐々木裕
- 通讯作者:佐々木裕
複数の質問形式を利用した分類型の質問応答による薬物タンパク質間関係抽出
通过使用多种问题格式的分类式问答来提取药物-蛋白质关系
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:山田晃士;三輪誠;佐々木裕
- 通讯作者:佐々木裕
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金子正美,田中克佳,赤松 里香,長雄一,濱原 和広,木戸和男,濱田誠一,亀山哲
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