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Modeling temporal self and interactive evolution for biomedical hypothesis generation
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DOI：10.1016/j.jbi.2025.104970.png)
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摘要
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假设生成（HG）旨在揭示科学术语之间的有意义的隐藏关系，以加速新药发现、疾病预后和治疗方面的创新。近期研究已成功利用术语对关系的动态特性进行HG。然而，现有方法侧重于通过建模术语自身的时态含义来捕捉术语对的演变，这难以准确建模术语对之间复杂的时间和空间关系。
期刊
IF:
4.5
论文数:
3.5K
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1.9W
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