論文の概要: COVID-19 Knowledge Graph: Accelerating Information Retrieval and Discovery for Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12731v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 18:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:05:55.247382
• Title: COVID-19 Knowledge Graph: Accelerating Information Retrieval and Discovery for Scientific Literature
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの知識グラフ:科学文献の検索と発見を加速する
• Authors: Colby Wise, Vassilis N. Ioannidis, Miguel Romero Calvo, Xiang Song, George Price, Ninad Kulkarni, Ryan Brand, Parminder Bhatia, George Karypis
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染者は35万人を超え、全世界で600万人以上が感染している。 新型コロナウイルス(COVID-19)で急速に成長しているコーパスから情報を見つけ出すための追加のツールを研究者に提供するために、いくつかの検索エンジンが浮上した。 我々は、COVID-19の記事間の複雑な関係を抽出し視覚化するための異種グラフである、CKG(COVID-19 Knowledge Graph)を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.279540233851993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The coronavirus disease (COVID-19) has claimed the lives of over 350,000 people and infected more than 6 million people worldwide. Several search engines have surfaced to provide researchers with additional tools to find and retrieve information from the rapidly growing corpora on COVID-19. These engines lack extraction and visualization tools necessary to retrieve and interpret complex relations inherent to scientific literature. Moreover, because these engines mainly rely upon semantic information, their ability to capture complex global relationships across documents is limited, which reduces the quality of similarity-based article recommendations for users. In this work, we present the COVID-19 Knowledge Graph (CKG), a heterogeneous graph for extracting and visualizing complex relationships between COVID-19 scientific articles. The CKG combines semantic information with document topological information for the application of similar document retrieval. The CKG is constructed using the latent schema of the data, and then enriched with biomedical entity information extracted from the unstructured text of articles using scalable AWS technologies to form relations in the graph. Finally, we propose a document similarity engine that leverages low-dimensional graph embeddings from the CKG with semantic embeddings for similar article retrieval. Analysis demonstrates the quality of relationships in the CKG and shows that it can be used to uncover meaningful information in COVID-19 scientific articles. The CKG helps power www.cord19.aws and is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染者は35万人を超え、全世界で600万人以上が感染している。 新型コロナウイルス(COVID-19)で急速に成長しているコーパスから情報を見つけ出すための追加のツールを研究者に提供するために、いくつかの検索エンジンが浮上した。 これらのエンジンは、科学文献に固有の複雑な関係を抽出し解釈するために必要な抽出および可視化ツールを欠いている。 さらに,これらのエンジンはセマンティック情報に大きく依存しているため,文書間の複雑なグローバルな関係を捉える能力は限られており,類似性に基づくレコメンデーションの品質が低下する。 本研究では,covid-19科学論文間の複雑な関係を抽出・可視化するヘテロジニアスグラフであるckg(covid-19 knowledge graph)を提案する。 CKGは、類似した文書検索の適用のための意味情報と文書トポロジ情報を組み合わせる。 CKGは、データの潜在スキーマを使用して構築され、スケーラブルなAWS技術を使用して、記事の非構造化テキストから抽出されたバイオメディカルエンティティ情報により、グラフ内の関係を形成する。 最後に,ckgからの低次元グラフ埋め込みと,類似記事検索のための意味埋め込みを利用する文書類似性エンジンを提案する。 分析は、ckgにおける関係性の質を示し、covid-19科学論文に有意義な情報を明らかにするために使用できることを示している。 CKGはwww.cord19.awsの電源となり、公開されている。

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