I den här artikeln beskriver vi vårt system för CHEMPROT uppgiften BioCreative VI utmaning. Även om betydande forskning om den namngivna enhetsigenkänningen av gener och läkemedel har genomförts, finns det begränsad forskning om utvinning av relationer mellan dem. Att utvinna relationer mellan kemiska föreningar och gener ur litteraturen är en viktig del i farmakologisk och klinisk forskning. Den CHEMPROT uppgift BioCreative VI syftar till att främja utvecklingen av text gruvsystem som kan användas för att automatiskt extrahera relationer mellan kemiska föreningar och gener. Vi testade tre rekursiva neurala nätverk metoder för att förbättra prestanda relation extraktion. I BioCreative VI-utmaningen utvecklade vi en Tree-Long Short-Term Memory-modell (tree-LSTM) med flera ytterligare funktioner, bland annat en positionsfunktion och en subtree inneslutningsfunktion, och vi tillämpade även en ensemblemetod. Efter utmaningen använde vi ytterligare förbehandlingssteg till Tree-LSTM-modellen, och vi testade prestandan hos en annan rekursiv neural nätverksmodell som heter Stackaugmented Parser Interpreter Neural Network (SPINN). Vår tree-LSTM-modell uppnådde en F-poäng på 58,53% i BioCreative VI-utmaningen. Vår träd-LSTM-modell med ytterligare förbearbetning och SPINN-modellen fick F-poäng på 63,7 respektive 64,1 %. Databasadress: https://github.com/arwirang/recursive_chemprot
Lim m.fl. REF använde ensembler av träd-LSTM nätverk, uppnå en F-poäng på 0,585 under utmaningen.
Chemical–gene relation extraction using recursive neural network
{'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']}