Den biomedicinska litteraturen ger en rik kunskapskälla såsom protein-proteininteraktioner (PPI), läkemedelsinteraktioner (DDI) och kemiska-proteininteraktioner (KPI). Biomedicinsk relation extraktion syftar till att automatiskt extrahera biomedicinska relationer från biomedicinsk text för olika biomedicinsk forskning. De senaste metoderna för biomedicinsk relationsextraktion bygger i första hand på övervakad maskininlärning och är därför beroende av (tillräckliga) märkta data. Men att skapa stora uppsättningar av utbildningsdata är oöverkomligt dyrt och arbetsintensivt, särskilt inom biomedicin eftersom domänkunskap krävs. Däremot finns det en stor mängd omärkt biomedicinsk text tillgänglig i PubMed. Beräkningsmetoder som kan använda omärkta data för att minska belastningen på manuell annotering är därför av särskilt intresse för extraktion av biomedicinska samband. Vi presenterar en ny semi-övervakad metod baserad på variations autoencoder (VAE) för biomedicinsk relationsextraktion. Vår modell består av följande tre delar, en klassificerare, en kodare och en dekoder. Klassificeringen genomförs med hjälp av flerlagers konvolutionella neurala nätverk (CNN), och kodaren och dekodern genomförs med hjälp av både dubbelriktade långsiktiga korttidsminnesnätverk (Bi-LSTMs) respektive CNNs, respektive. Den halvövervakade mekanismen gör det möjligt för vår modell att lära sig funktioner från både märkta och omärkta data. Vi utvärderar vår metod på flera offentliga PPI, DDI och CPI corpora. Experimentella resultat visar att vår metod effektivt utnyttjar omärkta data för att förbättra prestandan och minska beroendet av märkta data. Så vitt vi vet är detta den första halvövervakade VAE-baserade metoden för (biomedicinsk) relationsextraktion. Våra resultat tyder på att utnyttjande av sådana omärkta data kan vara till stor nytta för förbättrad prestanda i olika biomedicinska relationsextraktion, särskilt när endast begränsade märkta data (t.ex. 2 000 prov eller mindre) finns tillgängliga i sådana uppgifter.
Zhang och Lu REF presenterar en halvt övervakad metod baserad på en variationsfri autoencoder för biomedicinsk relationsextraktion.
Exploring Semi-supervised Variational Autoencoders for Biomedical Relation Extraction
{'venue': 'Methods', 'journal': 'Methods', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}