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Anteghini, M.; D'Souza, J.; Dos Santos, V.A.P.M.; Auer, S.: SciBERT-based semantification of bioassays in the open research knowledge graph. In: Garijo, Daniel; Lawrynowicz, Agnieszka (Eds.): EKAW-PD 2020, posters and demonstrations at EKAW 2020 : proceedings of the EKAW 2020 Posters and Demonstrations session, co-located with 22nd International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW 2020). Aachen, Germany : RWTH Aachen, 2020 (CEUR Workshop Proceedings ; 2751), S. 22-30.
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| Zusammenfassung: | |
As a novel contribution to the problem of semantifying biological assays, in this paper, we propose a neural-network-based approach to automatically semantify, thereby structure, unstructured bioassay text descriptions. Experimental evaluations, to this end, show promise as the neural-based semantification significantly outperforms a naive frequencybased baseline approach. Specifically, the neural method attains 72% F1 versus 47% F1 from the frequency-based method. The work in this paper aligns with the present cutting-edge trend of the scholarly knowledge digitalization impetus which aim to convert the long-standing document-based format of scholarly content into knowledge graphs (KG). To this end, our selected data domain of bioassays are a prime candidate for structuring into KGs | |
| Lizenzbestimmungen: | CC BY 4.0 Unported |
| Publikationstyp: | BookPart |
| Publikationsstatus: | publishedVersion |
| Erstveröffentlichung: | 2020 |
| Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | Zentrale Einrichtungen |
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| Pos. | Land | Downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| Anzahl | Proz. | |||
| 1 |  |
Germany | 7 | 77,78% |
| 2 |  |
United States | 2 | 22,22% |
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