Oct, 2023

基于文献的发现（LBD）：面向生物医学文本挖掘的假设生成和知识发现

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TL;DR生物医学文本挖掘中，基于文献的发现是自动发现医学术语之间新的关联的过程，该过程依靠创建医学术语的概念配置文件并根据共享配置文件的统计显著性将其与药物和治疗联系起来。该文回顾了基于文献的发现的各种方法和应用，并探讨了深度学习在该领域的应用及其未来发展方向，最后总结了基于文献的发现在生物医学领域中所产生的重要发现，同时指出了当前的限制和未来的发展方向。
发现论文，激发创造
  • 基于文献发现上下文的生成新型科学方向学习

    本研究提出了一种基于文献的发现方法即 Contextualized-LBD，可以通过自然语言生成科学假设，并通过对假设搜索空间的控制将其融合文献背景、知识图谱等环境上下文，从而能够更好的挖掘科学知识。实验表明，该模型超越了 LLMs 等基线模型，但在构建机器生成科学知识的道路上还有很大的挑战。

    May, 2023

  • 生物医学文献中实验方法的自动文本挖掘

    生物医学文献是一个迅速扩展的科学技术领域，本研究提出了 Fine-tuned DistilBERT 方法，这是一种专门针对生物医学文本的预训练生成分类语言模型，通过 40% 减小 BERT 模型尺寸和 60% 的速度提升，证明其在语言理解能力上的有效性。本论文的主要目标是改进模型并评估其性能，以与非 Fine-tuned 模型进行对比。我们使用 DistilBERT 作为支持模型，在包括 32,000 篇摘要和完整文本文章的语料库上进行了预训练，其结果令人印象深刻，超过了使用 RNN 或 LSTM 的传统文献分类方法。我们的目标是将这个高度专业和特定的模型整合到不同的研究行业中。

    Apr, 2024

  • 基于文献的景观规划发现

    本项目演示了如何利用 AI 的知识发现领域的医学语料库假设生成，通过深度学习与主题建模的组合方法，来为景观和城市规划师提供新的研究角度，并应用该方法来识别新兴传染病与森林砍伐之间可能存在的概念关系，为景观规划师提供指导性的研究方向。

    Jun, 2023

  • 生物医学图像和文本中的多模态深度学习综述

    本综述研究了多模态深度学习（MDL）在医学图像和文本联合学习中的应用及其在医学中的潜在价值，并提出了未来方向和挑战。

    Jul, 2023

  • PubMed 及其他：生物医学文献搜索的最新进展与最佳实践

    本研究调查了 36 种公开可用的工具，提供了有关医学文献搜索功能的全面视角，包括文献搜索、临床研究、基因相关信息、概念之间的关联等。

    Jul, 2023

  • 探索大型语言模型在生物医学概念链接中的上下文学习能力

    该研究旨在探讨基于大型模型的上下文学习能力，应用检索与排名框架的方法，以实现生物医学概念链接，并在 BC5CDR 疾病实体标准化和化学实体标准化方面取得了 90% 和 94.7% 的准确率，相对于监督学习方法表现出竞争力， F1 分数有 20 个绝对点的显著提高，深入评估了在生物医学领域使用大型语言模型的优点和潜在局限性。

    Jul, 2023

  • 基于弱监督深度学习的生物医学文献大规模细粒度语义索引

    本研究提出了一种基于深度学习的自动化主题注解细化方法，通过在文章摘要中的概念出现来进行弱监督，发现概念出现是自动化主题注解细化的强有力依据，还可以与基于字典的启发式算法相结合以进一步提高准确率。

    Jan, 2023

  • 从文本中丰富本体学：一个用于概念发现和定位的生物医学数据集

    通过自动化方法将新概念放入知识库，提出基于 MedMentions 数据集的新基准来解决既定数据集常见的问题，并通过最近的大型语言模型方法进行评估。

    Jun, 2023

  • 生物医学关系抽取方法和模型比较及其在知识图谱构建中的应用

    本研究介绍比较了在构建知识图谱中用于从生物医学文献中提取关系方面的一些基于规则和基于机器学习的方法，例如：朴素贝叶斯、随机森林、DistilBERT、PubMedBERT、T5、SciFive 等，通过实验检测不同方法的适用性和鲁棒性。结果表明，基于 transformers 的模型（如 PubMedBERT）在处理小型和不平衡的数据时表现较好。其中，在平衡数据上，PubMedBERT 模型的 F1 得分最高（0.92）。

    Jan, 2022

  • 深度置信网络用于主题建模

    本文描述基于内容协同过滤的大规模数字出版物推荐问题的两种可能的解决方案：潜在狄利克雷分配（LDA）和深度置信网络（DBN），并对比它们在公共基准和来自 Issuu 的数字媒体内容上的表现。同时，该文章配有一个新开发的适用于 DBN 模型性能评估和 LDA 模型对比的主题建模工具箱。

    Jan, 2015