Motivering: Att skapa stora dataset för biomedicinsk relationsklassificering kan vara oöverkomligt dyrt. Medan vissa datauppsättningar har curerats för att extrahera protein-protein och läkemedelsinteraktioner (PPI och DDI) från text, är vi också intresserade av andra interaktioner inklusive gen-sjukdom och kemiska-protein kopplingar. Många biomedicinska forskare har också börjat utforska ternära relationer. Även när annoterade data finns tillgängliga, många datauppsättningar som används för relationsklassificering är i sig partiska. Till exempel, frågor som urval partiska normalt förhindrar modeller från att generalisera i det vilda. För att ta itu med problemet med cross-corpora generalization presenterar vi en ny kontraarial inlärningsalgoritm för oövervakade domänanpassningsuppgifter där inga märkta data finns tillgängliga i måldomänen. Istället utnyttjar vår metod omärkta data för att förbättra partiska klassificeringar genom att lära sig domäninvarianta funktioner via en kontradiktorisk process. Slutligen är vår metod byggd på senaste tidens framsteg i neurala nätverk (NN) metoder. Resultat: Vi experimenterar genom att extrahera PPI och DDI från text. I våra experiment, visar vi domän invarianta funktioner kan läras i NNs så att klassificerare tränas för en interaktionstyp (protein-protein) kan återanvändas till andra (drog-drog). Vi visar också att vår metod kan anpassas till olika käll- och målpar av PPI-datauppsättningar. Jämfört med tidigare konvolutionella och återkommande NN-baserade relationsklassificeringsmetoder utan domänanpassning, uppnår vi förbättringar så högt som 30 % i F1-poäng. På samma sätt visar vi förbättringar när det gäller de senaste kontradiktoriska metoderna.
Rios m.fl. REF dra nytta av omärkt data med neural kontraarial inlärning, vilket får 4% förbättring.
Generalizing biomedical relation classification with neural adversarial domain adaptation
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}