生物GSF:一个基于图形的语义特征集成框架,用于生物医学关系提取
Yang Yang1,2,3, Zixuan Zheng3, Yuyang Xu3
1Computing Science and Artificial Intelligence College, Suzhou City University, No. 1188 Wuzhong Avenue, Wuzhong District Suzhou, Suzhou 215004, China.
Briefings in bioinformatics
|January 24, 2025
概括
本研究介绍了BioGSF,这是一个新的基于图形的生物医学关系提取 (RE) 框架. 生物GSF提高了建立医疗知识图表的准确性和效率,用于医疗保健AI.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 准确的生物医学关系提取 (RE) 对医学知识图表和医疗保健AI至关重要.
- 使用预训练语言模型 (PLM) 的当前方法往往无法充分利用语义和拓特征.
- 需要更高效,更有效的可再生能源框架.
研究的目的:
- 介绍BioGSF,一个基于图形的生物医学RE框架.
- 改进RE中的语义和拓特征的利用.
- 为了提高医疗知识图表构建的性能和效率.
主要方法:
- 开发了BioGSF,集成最短的依赖路径 (SDP) 与使用图形神经网络的实体对图.
- 利用依赖关系来导出SDP并将其纳入实体对图.
- 采用图形注意力网络来获得拓信息,并将其与语义特征相结合,用于关系分类.
主要成果:
- 在S4和BioRED数据集上,BioGSF实现了卓越的性能,微F1得分分别为96.68%和96.03%.
- 与之前的模型相比,该框架的运行时间显著缩短.
- 生物GSF有效地整合了语义和拓信息,用于准确的关系分类.
结论:
- 生物GSF是生物医学关系提取的高效和高性能框架.
- 图形驱动的方法增强了医疗保健AI的医学知识图形的构建.
- 这种方法为推进自动化生物医学文本理解提供了一个有希望的方向.
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