Drug Protein Interaction Extraction Using SciBERT Based Deep Learning Model

关系抽取 计算机科学 萃取(化学) 互联网 人工智能 集合(抽象数据类型) 数据提取 信息抽取 关系(数据库) 数据集 深度学习 试验装置 训练集 机器学习 数据挖掘 自然语言处理 情报检索 万维网 梅德林 色谱法 化学 生物化学 程序设计语言
作者
Nada GabAllah,Ahmed Rafea
出处
期刊:Advances in intelligent systems and computing 卷期号:: 157-165
标识
DOI:10.1007/978-3-031-14054-9_16
摘要

AbstractInformation extraction from textual data is becoming more crucial with the increase of available data on the internet. Automatic extraction of information from biomedical data is very useful to researchers, saving time and effort exerted by them. Relation extraction between medical entities is one of the active research areas. In this paper we are presenting a relation extraction deep learning model based on SciBERT, to extract relations between drugs/chemicals and proteins/genes entities from PubMed literature. The model could achieve an average micro F1 score of 91.75% on the ChemProt test set.KeywordsRelation extractionDrug protectionBiomedicalDeep learningSciBERT

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
明眸完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
一期一会发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
田様应助如意代秋采纳,获得10
刚刚
561发布了新的文献求助50
刚刚
隐形曼青应助Ly采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
YSY完成签到,获得积分10
1秒前
万能图书馆应助完美的tuzi采纳,获得10
1秒前
Harden发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
科研通AI6.2应助完美的tuzi采纳,获得10
1秒前
殇夢发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
科目三应助完美的tuzi采纳,获得10
2秒前
2秒前
完美世界应助完美的tuzi采纳,获得10
2秒前
今天不晚饭吃完成签到,获得积分10
2秒前
小蘑菇应助完美的tuzi采纳,获得10
2秒前
科研小白完成签到,获得积分10
2秒前
科研小废物应助夜刄乄采纳,获得20
2秒前
Shinewei发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
不知道完成签到,获得积分10
3秒前
十令完成签到,获得积分10
3秒前
谨慎博超完成签到,获得积分10
3秒前
hkh发布了新的文献求助10
3秒前
852应助PK采纳,获得10
3秒前
3秒前
开心蘑菇发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
尊敬的寄柔完成签到,获得积分10
4秒前
雪茶完成签到,获得积分10
4秒前
大个应助杜梦婷采纳,获得10
4秒前
4秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 500
Social Work and Social Welfare: An Invitation(7th Edition) 410
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6054153
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7877046
关于积分的说明 16281878
捐赠科研通 5199385
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2782062
邀请新用户注册赠送积分活动 1764916
关于科研通互助平台的介绍 1646354