Biomedicinska forskare upptäcker regelbundet nya interaktioner mellan kemiska föreningar/läkemedel och gener/proteiner och rapporterar dem i forskningslitteratur. Att ha kunskap om dessa interaktioner är av avgörande betydelse inom många forskningsområden såsom precisionsmedicin och läkemedelsupptäckt. Utmaningen BioCreative VI Task 5 (CHEMPROT) främjar utveckling och utvärdering av datorsystem som automatiskt kan känna igen och extrahera uttalanden av sådana interaktioner från biomedicinsk litteratur. Vi deltog i denna utmaning med ett Support Vector Machine (SVM) system och ett djupt lärande-baserat system (ST-ANN), och uppnådde en F-poäng på 60,99 för uppgiften. Efter den gemensamma uppgiften har vi avsevärt förbättrat ST-ANN-systemets prestanda. Dessutom har vi utvecklat ett nytt system för djupinlärning (I-ANN) som avsevärt överträffar ST-ANN-systemet. Både ST-ANN och I-ANN system är centrerade kring att träna en ensemble av artificiella neurala nätverk och använda olika dubbelriktade Long Short-Term Memory (LSTM) kedjor för att representera den kortaste beroende vägen och / eller hela meningen. Genom att kombinera förutsägelserna om SVM och I-ANN-systemen uppnådde vi en F-poäng på 63,10 för uppgiften och förbättrade vår tidigare F-poäng med 2,11 procentenheter. Våra system är helt öppna och allmänt tillgängliga. Vi betonar att de system vi presenterar i denna studie inte bara är tillämpliga på BioCreative VI Task 5, men kan enkelt omskolas för att extrahera alla typer av relationer av intresse, utan några ändringar av källkoden krävs, om en manuellt kommenterad corpus tillhandahålls som träningsdata i ett specifikt filformat.
Efter utmaningen uppnådde de ett F1-score på 0,631 genom att använda sina förbättrade artificiella neurala nätverk (ANN) REF.
Potent pairing: ensemble of long short-term memory networks and support vector machine for chemical-protein relation extraction
{'venue': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'journal': 'Database: The Journal of Biological Databases and Curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}