論文の概要: Towards Medical Knowmetrics: Representing and Computing Medical
Knowledge using Semantic Predications as the Knowledge Unit and the
Uncertainty as the Knowledge Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13031v1
- Date: Sun, 25 Oct 2020 04:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 04:41:52.651628
- Title: Towards Medical Knowmetrics: Representing and Computing Medical
Knowledge using Semantic Predications as the Knowledge Unit and the
Uncertainty as the Knowledge Context
- Title(参考訳): 知識単位としてのセマンティック述語を用いた医学知識の表現と計算 : 知識文脈としての不確実性
- Authors: Xiaoying Li, Suyuan Peng, Jian Du
- Abstract要約: 中国では「知識単位」や「知識単位」という概念の先駆者として、周周教授とZeyuan Liu教授がいる。
本稿では、SPOトリプルを知識単位とし、不確実性を知識文脈として用いた医用ノウメトリックスのためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9821874476902966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In China, Prof. Hongzhou Zhao and Zeyuan Liu are the pioneers of the concept
"knowledge unit" and "knowmetrics" for measuring knowledge. However, the
definition of "computable knowledge object" remains controversial so far in
different fields. For example, it is defined as 1) quantitative scientific
concept in natural science and engineering, 2) knowledge point in the field of
education research, and 3) semantic predications, i.e.,
Subject-Predicate-Object (SPO) triples in biomedical fields. The Semantic
MEDLINE Database (SemMedDB), a high-quality public repository of SPO triples
extracted from medical literature, provides a basic data infrastructure for
measuring medical knowledge. In general, the study of extracting SPO triples as
computable knowledge unit from unstructured scientific text has been
overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. Since the SPO triples
would be possibly extracted from hypothetical, speculative statements or even
conflicting and contradictory assertions, the knowledge status (i.e., the
uncertainty), which serves as an integral and critical part of scientific
knowledge has been largely overlooked. This article aims to put forward a
framework for Medical Knowmetrics using the SPO triples as the knowledge unit
and the uncertainty as the knowledge context. The lung cancer publications
dataset is used to validate the proposed framework. The uncertainty of medical
knowledge and how its status evolves over time indirectly reflect the strength
of competing knowledge claims, and the probability of certainty for a given SPO
triple. We try to discuss the new insights using the uncertainty-centric
approaches to detect research fronts, and identify knowledge claims with high
certainty level, in order to improve the efficacy of knowledge-driven decision
support.
- Abstract(参考訳): 中国では、中国における知識計測の「知識単位」と「知識計量」の概念の先駆者である。
しかし、「計算可能な知識対象」の定義は、様々な分野で議論を呼んでいる。
例えば、それは定義されている。
1)自然科学及び工学における定量的科学的概念
2教育研究分野における知識ポイント、及び
3) バイオメディカル分野における意味的述語,すなわち主観的述語(SPO)三重項
医学文献から抽出されたspoトリプルの高品質な公開リポジトリであるsemantic medline database(semmeddb)は、医学知識を測定するための基本的なデータ基盤を提供する。
一般に、非構造化科学文献から計算可能な知識単位としてspo三重項を抽出する研究は、科学的な知識に圧倒的に焦点をあてている。
SPO三重項は仮説的、投機的、矛盾的、矛盾する主張から抽出される可能性があり、科学知識の不可欠な部分として機能する知識状態(すなわち不確実性)は概ね見過ごされている。
本稿では、SPOトリプルを知識単位とし、不確実性を知識文脈とする医療ノウメトリックスのためのフレームワークを提案する。
肺がん出版データセットは、提案されたフレームワークを検証するために使用される。
医学知識の不確実性とその状態が時間とともにどのように進化するかは、競合する知識クレームの強さと、与えられたspoトリプルに対する確実性の確率を間接的に反映する。
本研究では,不確実性中心のアプローチを用いて研究の前線を検知し,知識に基づく意思決定支援の有効性を向上させるために,高い確実性レベルで知識クレームを特定することを目的とする。
関連論文リスト
- Comparing Knowledge Sources for Open-Domain Scientific Claim
Verification [6.726255259929497]
PubMedは特殊なバイオメディカルクレームとうまく連携するが、Wikipediaは日常的な健康問題に向いている。
結果について議論し、頻繁な検索パターンと課題を概説し、将来有望な方向性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T09:57:15Z) - Enhanced Knowledge Injection for Radiology Report Generation [21.937372129714884]
本稿では,異なる種類の知識を抽出するために2つの分野を利用する知識注入フレームワークを提案する。
この微細でよく構造化された知識を現在の画像と統合することにより、マルチソースの知識の獲得を活用して、最終的により正確なレポート生成を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T09:50:55Z) - Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models
as Knowledge Generators [78.63553017938911]
大規模言語モデル(LLM)は、下流の知識集約タスクのための情報検索技術より優れている。
しかし、コミュニティの懸念は、この無検閲の知識を使用することの事実と潜在的意味について多岐にわたる。
本研究では,6つの重要な視点から生成した知識を評価するために設計されたCONNERを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T08:22:37Z) - Knowledge-injected Prompt Learning for Chinese Biomedical Entity
Normalization [6.927883826415262]
本稿では,バイオメディカルエンティティ正規化(BEN)課題に取り組むために,知識注入型プロンプト学習(PL-Knowledge)手法を提案する。
具体的には、候補エンティティマッチング、知識抽出、知識符号化、知識注入、予測出力の5段階からなる。
医療機関に含まれる知識項目を効果的に符号化することにより、追加の知識は、医療機関間の潜伏関係を捕捉するモデルの能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T09:32:40Z) - Decker: Double Check with Heterogeneous Knowledge for Commonsense Fact
Verification [80.31112722910787]
異種知識をブリッジ可能な常識的事実検証モデルであるDeckerを提案する。
CSQA2.0とCREAKの2つのコモンセンス事実検証ベンチマークデータセットの実験結果から,Deckerの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T06:28:16Z) - Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations
of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。
我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。
本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T18:07:11Z) - Rainier: Reinforced Knowledge Introspector for Commonsense Question
Answering [74.90418840431425]
そこで,Rainier(Reinforced Knowledge Introspector,Reinforced Knowledge Introspector,Reinforced Knowledge Introspector)を提案する。
我々のアプローチは、GPT-3で生成された知識を模倣することから始まり、強化学習を通して独自の知識を生み出すことを学ぶ。
本研究は,GPT-3より桁違いに小さいモデルで生成した知識が,GPT-3から抽出した知識の質を超えうることを報告した最初の事例である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T17:34:06Z) - A Unified End-to-End Retriever-Reader Framework for Knowledge-based VQA [67.75989848202343]
本稿では,知識に基づくVQAに向けて,エンド・ツー・エンドのレトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。
我々は、視覚言語による事前学習モデルからの多モーダルな暗黙の知識に光を当て、知識推論の可能性を掘り下げた。
提案手法では,知識検索のガイダンスを提供するだけでなく,質問応答に対してエラーが発生しやすいケースも排除できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T02:35:04Z) - Dimensions of Commonsense Knowledge [60.49243784752026]
我々は,その関係に特に焦点をあてて,広く普及しているコモンセンスソースを調査した。
我々はこれらの関係を13の知識次元に集約し、それぞれがソースにあるより具体的な関係を抽象化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T17:52:39Z) - A Data-Driven Study of Commonsense Knowledge using the ConceptNet
Knowledge Base [8.591839265985412]
汎用人工知能(AI)の実現における重要なフロンティアとして,コモンセンス知識と推論の獲得が認められている。
本稿では,コンセプションネットの知識基盤を実証的かつ構造的に分析することにより,コモンセンス知識のより深い理解を可能にする体系的な研究を提案し,実施する。
最先端の教師なしグラフ表現学習(「埋め込み」)とクラスタリング技術を用いて、慎重に設計された3つの研究課題に関する詳細な実験結果から、ConceptNet関係の深いサブ構造を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T08:08:25Z) - Knowledge-Based Matching of $n$-ary Tuples [9.328991021103294]
我々は,語彙に基づく方法論を拡充した知識ベースにおけるナリー規則に焦点をあてる。
我々は,4つの実世界の資料から50435の母語語彙間のアライメントを探索し,薬理ゲノミクスの領域について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-19T11:01:33Z)
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。