将生物医学文本分析领域的知识整合到深度学习中:一项调查

科学领域:

• 生物医学自然语言处理
• 人工智能在医学中的应用
• 知识表示和推理.

背景情况:

• 生物医学领域已经看到文本数据的激增,这对医疗保健和研究至关重要.
• 深度学习在生物医学文本分析方面表现有前途,但在数据注释和可解释性方面面临挑战.
• 整合领域知识,就像生物医学知识图一样,为增强深度学习模型提供了解决方案.

研究的目的:

• 综合审查最近关于将领域知识纳入生物医学文本分析的深度学习的文献.
• 确定从这种整合中受益的常见生物医学文本分析任务.
• 讨论这个跨学科领域当前的挑战和未来的研究方向.

主要方法:

• 系统的文献搜索,重点关注过去十年内发表的研究.
• 分析了150多篇研究论文.
• 根据所处理的生物医学文本分析任务对研究进行分类 (例如,信息提取,文本分类,文本生成).

主要成果:

• 域知识的整合,特别是生物医学知识图,是生物医学NLP深度学习的日益增长的趋势.
• 这种方法有效地解决了数据稀缺的局限性,并提高了模型的可解释性.
• 关键应用包括增强信息提取,更准确的文本分类,以及改善生物医学领域的文本生成.

结论:

• 将领域知识纳入深度学习模型是推动生物医学文本分析的强大策略.
• 未来的研究应该专注于开发更复杂的知识整合方法,并解决可解释性和可扩展性的剩余挑战.
• 这种跨学科的方法具有加速生物医学发现和改善医疗保健结果的巨大潜力.