核心概念
バイオ分子と自然言語を統合することで、新たな知識表現方法が可能になり、生物学、化学、AIの間での理解を深める。
要約
バイオ分子モデリングと自然言語処理の交差モデリングにより、豊富なテキスト情報を活用してバイオ分子の理解を向上させる。最近の進歩は、構造や機能に関する洞察を提供し、性質予測や生成タスクに役立っている。多くの研究がマルチモーダル統合に焦点を当てており、将来的な研究方向も明確化されている。これらのアプローチは生物学、化学、AI領域で幅広い応用が期待されている。
統計
バイオ分子モデリングと自然言語処理の交差モデリングは新たな知識表現方法を提供している。
PubMedBERTはPubMedデータセットから抽出した医薬品相互作用関係を抽出する能力が優れている。
BioGPTはPubMedから取得した生物医学文献に基づいて事前トレーニングされており、生物医学NLPタスクで優れたパフォーマンスを発揮している。
引用
"The integration of biomolecular modeling with natural language (BL) has emerged as a promising interdisciplinary area at the intersection of artificial intelligence, chemistry and biology."
"By incorporating the contextual language data that surrounds biomolecules into their modeling, BL aims to capture a holistic view encompassing both the symbolic qualities conveyed through language as well as quantitative structural characteristics."
"Ultimately, through this comprehensive analysis, we aim to provide interdisciplinary researchers across biology, chemistry and AI with a thorough grounding in both the current state and future potential of BL."