論文の概要: Improving Company Valuations with Automated Knowledge Discovery, Extraction and Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09249v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 06:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:09:46.419294
• Title: Improving Company Valuations with Automated Knowledge Discovery, Extraction and Fusion
• Title（参考訳）: 自動知識発見、抽出、融合による企業評価の改善
• Authors: Albert Weichselbraun and Philipp Kuntschik and Sandro H\"orler
• Abstract要約: 本稿では, 自動知識発見, 抽出, およびデータ融合を用いて, 新たな指標を得る方法について述べる。 本研究では,プロプライエタリな検索インタフェースの裏側に隠された臨床試験のデータを同定し,収集するために,深層Web知識取得手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15293427903448023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Performing company valuations within the domain of biotechnology, pharmacy and medical technology is a challenging task, especially when considering the unique set of risks biotech start-ups face when entering new markets. Companies specialized in global valuation services, therefore, combine valuation models and past experience with heterogeneous metrics and indicators that provide insights into a company's performance. This paper illustrates how automated knowledge discovery, extraction and data fusion can be used to (i) obtain additional indicators that provide insights into the success of a company's product development efforts, and (ii) support labor-intensive data curation processes. We apply deep web knowledge acquisition methods to identify and harvest data on clinical trials that is hidden behind proprietary search interfaces and integrate the extracted data into the industry partner's company valuation ontology. In addition, focused Web crawls and shallow semantic parsing yield information on the company's key personnel and respective contact data, notifying domain experts of relevant changes that get then incorporated into the industry partner's company data.
• Abstract（参考訳）: バイオテクノロジー、薬局、医療技術の分野における企業評価の実行は、特に新しい市場に参入する際にバイオテクノロジースタートアップが直面するユニークなリスクを考える場合、難しい課題である。 したがって、グローバルなバリュエーションサービスに特化した企業は、バリュエーションモデルと過去の経験と、企業のパフォーマンスに関する洞察を提供する異質な指標とインジケータを組み合わせる。 本稿では,知識発見,抽出,データ融合の自動化について述べる。 (i)会社の製品開発努力の成功に関する洞察を提供する追加指標を取得し、 (ii)労働集約型データキュレーションプロセスのサポート。 我々は,プロプライエタリな検索インターフェースの背後に隠れた臨床試験のデータを特定し収集するために,ディープウェブ知識取得手法を適用し,抽出したデータをその業界パートナーの企業評価オントロジーに統合する。 さらに、集中したWebクロールと、企業のキーパーソナライズ情報と各連絡先データに関する浅いセマンティクス解析により、業界パートナーの企業データに組み込まれる関連する変更をドメインの専門家に通知する。

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