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上传时间: 2021-03-20
详细说明：RENET2：具有迭代训练数据扩展的高性能全文本基因-疾病关系提取
联系人：苏俊浩电邮：
介绍
关系提取是从生物医学文本中提取基因-疾病关联的一项基本任务。现有工具的能力有限，因为它们只能从单个句子或抽象文本中提取基因-疾病关联。在这项工作中，我们提出RENET2，这是一种基于深度学习的关系提取方法，该方法实现节过滤和模糊关系建模以从全文文章中提取基因-疾病关联。我们设计了一种新颖的迭代训练数据扩展策略，以构建带注释的全文数据集，以解决全文文章上标签的稀缺性。在我们的实验中，RENET2从带注释的全文本数据集中提取基因疾病关联的F1分数达到72.13％，分别比现有的最佳工具BeFree，DTMiner和BioBERT高27.22％，30.30％和29.24％。 。我们将RENET2应用于（1）来自PMC的〜1.89M全文文章，发现〜3.72M基因-疾病关联； （2）LitCovid文章设
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