論文の概要: COVID-SEE: Scientific Evidence Explorer for COVID-19 Related Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07880v1
- Date: Tue, 18 Aug 2020 12:14:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 21:58:52.358544
- Title: COVID-SEE: Scientific Evidence Explorer for COVID-19 Related Research
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス関連研究の科学的エビデンス・エクスプローラー
- Authors: Karin Verspoor, Simon \v{S}uster, Yulia Otmakhova, Shevon Mendis,
Zenan Zhai, Biaoyan Fang, Jey Han Lau, Timothy Baldwin, Antonio Jimeno Yepes,
David Martinez
- Abstract要約: COVID-SEEは、情報探索の概念に基づく医学文献発見システムである。
出版物の情報を構造化し整理するための、いくつかの異なるテキスト分析と自然言語処理手法に基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.209304525218013
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present COVID-SEE, a system for medical literature discovery based on the
concept of information exploration, which builds on several distinct text
analysis and natural language processing methods to structure and organise
information in publications, and augments search by providing a visual overview
supporting exploration of a collection to identify key articles of interest. We
developed this system over COVID-19 literature to help medical professionals
and researchers explore the literature evidence, and improve findability of
relevant information. COVID-SEE is available at http://covid-see.com.
- Abstract(参考訳): 本稿では,情報探索の概念に基づく医療文献発見システムであるCOVID-SEEについて紹介する。出版物の情報を構造化・整理するためのテキスト分析と自然言語処理手法を基盤として,コレクションの探索を支援する視覚的概要を提供して検索を強化する。
医療専門家や研究者が文献のエビデンスを探索し、関連する情報の検索性を改善するために、新型コロナウイルスの文献よりもこのシステムを開発した。
COVID-SEEはhttp://covid-see.com.comで入手できる。
関連論文リスト
- Descriptive Knowledge Graph in Biomedical Domain [26.91431888505873]
本稿では,バイオメディカルコーパスから情報文や記述文を自動的に抽出し,生成する新しいシステムを提案する。
接続されていない経路を検索する従来の検索エンジンや探索システムとは異なり,本システムは記述文をグラフとして整理する。
新型コロナウイルス研究における本システムの適用に着目し,薬物再資源化や文献キュレーションなどの分野における実用性について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T03:10:25Z) - DiscoverPath: A Knowledge Refinement and Retrieval System for
Interdisciplinarity on Biomedical Research [96.10765714077208]
従来のキーワードベースの検索エンジンは、特定の用語に慣れていないユーザーを支援するのに不足している。
本稿では, バイオメディカル研究のための知識グラフに基づく紙検索エンジンを提案し, ユーザエクスペリエンスの向上を図る。
DiscoverPathと呼ばれるこのシステムは、名前付きエンティティ認識(NER)とPOSタグを使って、記事の要約から用語や関係を抽出し、KGを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T20:52:33Z) - EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。
DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-01T18:47:03Z) - Prioritization of COVID-19-related literature via unsupervised keyphrase
extraction and document representation learning [1.8374319565577157]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、手作業で適切な時間枠で検査や研究が不可能な、新しい科学文献の波を引き起こした。
現在の機械学習手法では、類似した文書が互いに近接しているベクトル空間にそのような文献を投影する。
本システムでは, ウイルス関連文献の現在の体は, 教師なしキーフレーズ抽出を用いて注釈付けされている。
このソリューションは、対話型検索、用語ランキング、潜在的に興味深い文献の探索が可能なWebサーバを通じてアクセス可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-17T17:35:09Z) - CovidExplorer: A Multi-faceted AI-based Search and Visualization Engine
for COVID-19 Information [0.0]
我々は、多面的なAIベースの検索および可視化エンジンであるCovidExplorerを紹介する。
本システムの目的は、現在最先端の新型コロナウイルス研究の理解、ドメインに関する研究論文の特定、および新型コロナウイルス患者のリアルタイムトレンドと統計の可視化を支援することである。
他の既存のシステムとは対照的に、CovidExplorerは、インド固有のソーシャルメディアに関するトピックに関する議論を、COVID-19のさまざまな側面を研究するためにもたらしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T08:42:13Z) - A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing
AI Research [56.65232007953311]
我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。
本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T19:12:25Z) - Extracting a Knowledge Base of Mechanisms from COVID-19 Papers [50.17242035034729]
我々はメカニズムの知識ベース(KB)の構築を追求する。
我々は、妥当性と幅のバランスをとる広範で統一されたスキーマを開発する。
実験は、新型コロナウイルスの文献に関する学際的な科学的検索を支援するためのKBの有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T07:54:14Z) - Navigating the landscape of COVID-19 research through literature
analysis: A bird's eye view [11.362549790802483]
我々は、2020年5月15日時点でPubMedで見つかった13,369のCOVID-19関連記事、LitCovidコレクションを分析した。
我々は、最先端のエンティティ認識、分類、クラスタリング、その他のNLP技術を適用する。
クラスタリングアルゴリズムは,関連用語群で表されるトピックを識別し,関連する文書に対応するクラスタを算出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T23:39:29Z) - COVID-19 Literature Knowledge Graph Construction and Drug Repurposing
Report Generation [79.33545724934714]
我々は,学術文献から微細なマルチメディア知識要素を抽出する,新しい包括的知識発見フレームワークであるCOVID-KGを開発した。
我々のフレームワークはまた、証拠として詳細な文脈文、サブフィギュア、知識のサブグラフも提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T16:03:20Z) - CAiRE-COVID: A Question Answering and Query-focused Multi-Document
Summarization System for COVID-19 Scholarly Information Management [48.251211691263514]
我々は、リアルタイム質問応答(QA)とマルチドキュメント要約システムであるCAiRE-COVIDを紹介し、Kaggle COVID-19 Open Researchデータセットチャレンジで10のタスクのうちの1つを勝ち取った。
本システムの目的は,コミュニティからの優先度の高い質問に答えることによって,新型コロナウイルスに関する数多くの学術論文をマイニングすることにある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T15:07:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。