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申请/专利权人：伯耐沃伦人工智能科技有限公司
摘要：公开了一种训练机器学习模型以识别用于药物发现的生物实体的计算机实现的方法。所述方法包括：提供包括多个实体链接的文本序列的训练数据集，每个文本序列包括生物实体的提及，其中生物实体链接到来自可能的生物实体标识符的集的相应生物实体标识符；在每个文本序列内掩蔽生物实体的提及；将每个掩蔽的文本序列编码成用于机器学习模型的输入表示；以及训练机器学习模型以基于输入表示来预测掩蔽的生物实体的唯一实体标识符。所描述的方法能够利用生物医学文本语料库中可用的丰富上下文信息的全部广度来预测用于药物发现的新生物靶标，并避免使用知识图谱进行关系预测所固有的限制。以自动方式识别更有希望的生物学相关靶标的能力显著降低了对人类输入的要求，并降低了在药物靶标的失败率以在药物递送流程中取得进展。
主权项：1.一种训练机器学习模型以识别用于药物发现的生物实体的计算机实现的方法，所述方法包括：提供包括多个实体链接的文本序列的训练数据集，每个文本序列包括生物实体的提及，其中所述生物实体链接到来自可能的生物实体标识符的集的相应生物实体标识符；在每个文本序列内掩蔽所述生物实体的提及；将每个掩蔽的文本序列编码成用于机器学习模型的输入表示；以及训练机器学习模型以基于所述输入表示来预测掩蔽的所述生物实体的所述生物实体标识符。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 伯耐沃伦人工智能科技有限公司 用于药物发现的生物实体识别方法与系统
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