論文の概要: Extracting a Knowledge Base of Mechanisms from COVID-19 Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03824v3
- Date: Mon, 19 Apr 2021 10:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 11:40:27.117618
- Title: Extracting a Knowledge Base of Mechanisms from COVID-19 Papers
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの紙からメカニズムの知識ベースを抽出する
- Authors: Tom Hope, Aida Amini, David Wadden, Madeleine van Zuylen, Sravanthi
Parasa, Eric Horvitz, Daniel Weld, Roy Schwartz, Hannaneh Hajishirzi
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.17242035034729
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has spawned a diverse body of scientific literature
that is challenging to navigate, stimulating interest in automated tools to
help find useful knowledge. We pursue the construction of a knowledge base (KB)
of mechanisms -- a fundamental concept across the sciences encompassing
activities, functions and causal relations, ranging from cellular processes to
economic impacts. We extract this information from the natural language of
scientific papers by developing a broad, unified schema that strikes a balance
between relevance and breadth. We annotate a dataset of mechanisms with our
schema and train a model to extract mechanism relations from papers. Our
experiments demonstrate the utility of our KB in supporting interdisciplinary
scientific search over COVID-19 literature, outperforming the prominent PubMed
search in a study with clinical experts.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、ナビゲートが困難で、有用な知識を見つけるための自動化ツールへの関心を喚起する様々な科学文献を生み出している。
我々は、細胞プロセスから経済への影響まで、活動、機能、因果関係を含む科学の基本的な概念であるメカニズムの知識ベース(KB)の構築を追求する。
我々は,この情報を科学論文の自然言語から抽出し,妥当性と広さのバランスをとる広義の統一スキーマを開発する。
スキーマにメカニズムのデータセットをアノテートし、論文からメカニズムの関係を抽出するためにモデルをトレーニングします。
本実験は, 臨床専門医による研究で, PubMed検索よりも優れており, 文献の学際的科学的検索を支援するためのKBの有用性を実証するものである。
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