Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:From language models to large-scale food and biomedical knowledge graphs
Avtorji:ID Cenikj, Gjorgjina, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Strojnik, Lidija, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Angelski, Risto (Avtor)
ID Ogrinc, Nives, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Koroušić-Seljak, Barbara, Institut Jožef Stefan (Avtor)
ID Eftimov, Tome, Institut Jožef Stefan (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.nature.com/articles/s41598-023-34981-4
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,39 MB)
MD5: FA6D33D9F9BF8BEB3F386B8906D85B8F
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:Knowledge about the interactions between dietary and biomedical factors is scattered throughout uncountable research articles in an unstructured form (e.g., text, images, etc.) and requires automatic structuring so that it can be provided to medical professionals in a suitable format. Various biomedical knowledge graphs exist, however, they require further extension with relations between food and biomedical entities. In this study, we evaluate the performance of three state-of-the-art relation-mining pipelines (FooDis, FoodChem and ChemDis) which extract relations between food, chemical and disease entities from textual data. We perform two case studies, where relations were automatically extracted by the pipelines and validated by domain experts. The results show that the pipelines can extract relations with an average precision around 70%, making new discoveries available to domain experts with reduced human effort, since the domain experts should only evaluate the results, instead of finding, and reading all new scientific papers.
Ključne besede:biomedical knowledge graphs, relation-mining pipelines, relation extraction, validation
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum sprejetja članka:10.05.2023
Datum objave:15.05.2023
Založnik:Springer Nature
Leto izida:2023
Št. strani:str. 1-14
Številčenje:Vol. 13, article no. 7815
Izvor:Švica
PID:20.500.12556/DiRROS-16510 Novo okno
UDK:004
ISSN pri članku:2045-2322
DOI:0.1038/s41598-023-34981-4 Novo okno
COBISS.SI-ID:152401411 Novo okno
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Soavtorji: Lidija Strojnik, Risto Angelski, Nivec Ogrinc, Barbara Koroušić Seljak, Tome Eftimov; Opis vira z dne 17. 5. 2023;
Datum objave v DiRROS:17.05.2023
Število ogledov:789
Število prenosov:317
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Scientific reports
Skrajšan naslov:Sci. rep.
Založnik:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
COBISS.SI-ID:18727432 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0143
Naslov:Kroženje snovi v okolju, snovna bilanca in modeliranje okoljskih procesov ter ocena tveganja

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Program financ.:young researcher grant
Številka projekta:PR-12393

Financer:EC - European Commission
Program financ.:H2020
Številka projekta:101005259
Naslov:Communities on Food Consumer Science
Akronim:COMFOCUS

Financer:EC - European Commission
Program financ.:H2020
Številka projekta:101060712
Naslov:FishEUTrust

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:15.05.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:biomedicinski grafi znanja


Nazaj