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学习具有结构和非结构知识的多视角分子表示
通过多视角分子表示学习，MV-Mol 模型从化学结构、生物医学文本和知识图谱中提取多视图分子专业知识，并在分子性质预测和多模态分子结构与文本理解方面展现出卓越的性能。
PDF20 days ago
基于 BioBERT 的深度学习和融合的 ChemProt-DrugProt 方法用于增强的生物医学关系抽取
本文介绍了一种增强生物医学文本中关系抽取的方法，重点关注化学基因相互作用。利用 BioBERT 模型和多层全连接网络架构，我们的方法使用一种新颖的合并策略，将 ChemProt 和 DrugProt 数据集集成在一起。通过大量实验，我们证明
PDFa month ago
CERM: 基于情感分析的上下文感知文献发现
提出用于了解食品与健康关系的 Entity Relationship Sentiment Analysis (ERSA) 任务，该任务集中在生物医学文本中的生物医学和食品概念的实体间关系情感分析，通过结合不同的词嵌入以增强 ERAS 任务的
PDF5 months ago
通过多粒度嵌入和增强标注进行多级生物医学命名实体识别
本文提出了一种集成多种模型的混合方法，以解决生物医学实体识别中的局限性，并在 i2b2/2010 数据集上评估，得到了 90.11 的 F1 分数。
PDF6 months ago
进入单细胞多元宇宙：生物医学文本中的程序化知识提取的端到端数据集
FlaMB'e 是一个专家策划的数据集合，包含了生物医学文本中多个互补任务，捕捉了程序化知识的过程，提供了生物医学研究领域中最大的手工命名实体识别和消岐数据集。
PDF10 months ago
MolFM：一个多模态分子基础模型
MolFM 是一个多模态分子基础模型，通过分子结构、生物医学文本和知识图谱进行联合表示学习，以提高交叉模态理解和下游任务的性能。
PDFa year ago
信息抽取研究：注意分词！
研究发现通过使用字符作为深度学习模型的输入，可以在生物医学文本信息提取方面实现最先进的性能且无需进行传统的分词处理。
PDFa year ago
ML-Net：基于深度神经网络的生物医学文本多标签分类
ML-Net 是一个新型的深度学习框架，用于多标签分类生物医学文本，它通过组合标签预测网络和自动标签计数预测机制来在输出标签时利用每个标签的预测置信度和目标文档中的上下文信息，无需人工特征工程，具有高效、可扩展等特点。
PDF6 years ago