Core Concepts
Der Thought Graph ist ein neuartiger Rahmen, der komplexe Schlussfolgerungen ermöglicht und die semantischen Beziehungen zwischen biologischen Prozessen aufdeckt, indem er die Leistung von GSEA um 40,28% und LLM-Basislinien um 5,38% übertrifft.
Abstract
Der Artikel stellt den Thought Graph als neuartigen Rahmen vor, um komplexe Schlussfolgerungen zu unterstützen und semantische Beziehungen zwischen biologischen Prozessen aufzudecken. Der Thought Graph verwendet eine Tree-of-Thought-Architektur, um die Gedankenausweitung mit Large Language Models (LLMs) zu erleichtern und die Entscheidungsfindung für zukünftige Schritte mit Hilfe eines Voter-LLMs zu lenken. Darüber hinaus integriert der Rahmen domänenspezifische externe Wissensdatenbanken, um die Semantik der Verbindungen innerhalb des Thought Graph zu verstehen und Beziehungen wie "ist-ein" und "Teil-von" zu schaffen. Die Autoren zeigen, dass der Thought Graph die Leistung von GSEA um 40,28% und LLM-Basislinien um 5,38% übertrifft, basierend auf der Ähnlichkeit des Kosinus zu menschlichen Annotationen. Die Analyse liefert auch Einblicke in zukünftige Richtungen der Benennung biologischer Prozesse sowie Implikationen für die Bioinformatik und die personalisierte Medizin.
Stats
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