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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90007153
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90007153 (fulltext)
pdf
2.49 MB
9
メタデータ
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メタデータID
90007153
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
A Hybrid Deep Learning Model for Protein-Protein Interactions Extraction from Biomedical Literature
著者
Quan, Changqin ; Luo, Zhiwei ; Wang, Song
著者ID
A1010
研究者ID
1000000749898
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=af361d61575aed42520e17560c007669
著者名
Quan, Changqin
全, 昌勤
ゼン, ショウキン
所属機関名
システム情報学研究科
著者ID
A0954
研究者ID
1000070242914
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=bfeb2452f2e7fe9d520e17560c007669
著者名
Luo, Zhiwei
羅, 志偉
ラ, シイ
所属機関名
システム情報学研究科
著者名
Wang, Song
収録物名
Applied Sciences
巻(号)
10(8)
ページ
2690-2690
出版者
MDPI
刊行日
2020-04
公開日
2020-06-23
抄録
The exponentially increasing size of biomedical literature and the limited ability of manual curators to discover protein-protein interactions (PPIs) in text has led to delays in keeping PPI databases updated with the current findings. The state-of-the-art text mining methods for PPI extraction are primarily based on deep learning (DL) models, and the performance of a DL-based method is mainly affected by the architecture of DL models and the feature embedding methods. In this study, we compared different architectures of DL models, including convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and hybrid models, and proposed a hybrid architecture of a bidirectional LSTM+CNN model for PPI extraction. Pretrained word embedding and shortest dependency path (SDP) embedding are fed into a two-embedding channel model, such that the model is able to model long-distance contextual information and can capture the local features and structure information effectively. The experimental results showed that the proposed model is superior to the non-hybrid DL models, and the hybrid CNN+Bidirectional LSTM model works well for PPI extraction. The visualization and comparison of the hidden features learned by different DL models further confirmed the effectiveness of the proposed model.
キーワード
protein-protein interactions
deep learning (DL)
convolutional neural networks (CNN)
bidirectional long short-term memory (bidirectional LSTM)
カテゴリ
システム情報学研究科
学術雑誌論文
権利
© 2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
eISSN
2076-3417
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DOI
https://doi.org/10.3390/app10082690
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