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Application of word Embedding to Drug Repositioning

Journal of Biomedical Science and Engineering 2016年第1期9卷 7-16页

作者： Duc Luu Ngo Naoki Yamamoto Vu Anh Tran Ngoc Giang Nguyen Dau Phan Favorisen Rosyking Lumbanraja Mamoru Kubo Kenji Satou Graduate School of Natural Science and Technology Kanazawa University Kanazawa Japan Institute of Science and Engineering Kanazawa University Kanazawa Japan

As a key technology of rapid and low-cost drug development, drug repositioning is getting popular. In this study, a text mining approach to the discovery of unknown drug-disease relation was tested. Using a word embedding algorithm, senses of over 1.7 million words were well represented in sufficiently short feature vectors. Through various analysis including clustering and classification, feasibility of our approach was tested. Finally, our trained classification model achieved 87.6% accuracy in the prediction of drug-disease relation in cancer treatment and succeeded in discovering novel drug-disease relations that were actually reported in recent studies.

关键词： Distributed Representation of word Sense Discovery of Drug-Disease Relation word analogy

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