論文の概要: COVID-19 Literature Mining and Retrieval using Text Mining Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14781v1
- Date: Sun, 29 May 2022 22:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 10:09:28.020731
- Title: COVID-19 Literature Mining and Retrieval using Text Mining Approaches
- Title（参考訳）: テキストマイニングによるcovid-19文学のマイニングと検索
- Authors: Sanku Satya Uday, Satti Thanuja Pavani, T. Jaya Lakshmi, Rohit
Chivukula
- Abstract要約: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は2019年後半に武漢で発生し、これまでに全世界で1億4800万人以上が感染している。
多くの学者や研究者が、covid-19に関する最新の発見を説明する論文を公表し始めた。
提案モデルでは,研究論文の大規模コーパスから残酷なタイトルを抽出しようと試みている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The novel coronavirus disease (COVID-19) began in Wuhan, China, in late 2019
and to date has infected over 148M people worldwide, resulting in 3.12M deaths.
On March 10, 2020, the World Health Organisation (WHO) declared it as a global
pandemic. Many academicians and researchers started to publish papers
describing the latest discoveries on covid-19. The large influx of publications
made it hard for other researchers to go through a large amount of data and
find the appropriate one that helps their research. So, the proposed model
attempts to extract relavent titles from the large corpus of research
publications which makes the job easy for the researchers. Allen Institute for
AI released the CORD-19 dataset, which consists of 2,00,000 journal articles
related to coronavirus-related research publications from PubMed's PMC, WHO
(World Health Organization), bioRxiv, and medRxiv pre-prints. Along with this
document corpus, they have also provided a topics dataset named topics-rnd3
consisting of a list of topics. Each topic has three types of representations
like query, question, and narrative. These Datasets are made open for research,
and also they released a TREC-COVID competition on Kaggle. Using these topics
like queries, our goal is to find out the relevant documents in the CORD-19
dataset. In this research, relevant documents should be recognized for the
posed topics in topics-rnd3 data set. The proposed model uses Natural Language
Processing(NLP) techniques like Bag-of-Words, Average Word-2-Vec, Average BERT
Base model and Tf-Idf weighted Word2Vec model to fabricate vectors for query,
question, narrative, and combinations of them. Similarly, fabricate vectors for
titles in the CORD-19 dataset. After fabricating vectors, cosine similarity is
used for finding similarities between every two vectors. Cosine similarity
helps us to find relevant documents for the given topic.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は2019年末に中国武漢で発生し、世界中で1億1800万人が感染し、312人が死亡した。
2020年3月10日、WHOは世界保健機関を世界的なパンデミックと宣言した。
多くの学者や研究者が、covid-19に関する最新の発見を説明する論文を発表し始めた。
大量の出版物が流入し、他の研究者が大量のデータを調べて、彼らの研究に役立つ適切なものを見つけるのが難しくなった。
そこで,提案モデルでは,研究論文の大規模コーパスから残酷なタイトルを抽出し,研究者の作業を容易にする。
このデータセットは、PubMedのPMC、WHO(World Health Organization)、bioRxiv、medRxivといった新型コロナウイルス関連の研究出版物に関する2,00,000のジャーナルから成り立っている。
この文書コーパスに加えて、トピックのリストからなる topics-rnd3 というトピックデータセットも提供している。
各トピックには、クエリ、質問、ナラティブという3種類の表現がある。
これらのデータセットは研究用に公開されており、Kaggle上でTREC-COVIDコンペティションもリリースしている。
クエリのようなトピックを使用することで、cord-19データセットで関連するドキュメントを見つけることが目標です。
本研究では,トピックs-rnd3データセットの話題に対して関連する文書を認識すべきである。
提案モデルは,Bag-of-Words,Average Word-2-Vec,Average BERT Baseモデル,Tf-Idf重み付きWord2Vecモデルといった自然言語処理(NLP)技術を用いて,クエリ,質問,物語,組み合わせのベクトルを作成する。
同様に、CORD-19データセット内のタイトルのベクトルを作成する。
ベクトルを作製した後、コサイン類似性は2つのベクトル間の類似性を見つけるために用いられる。
cosineの類似性は、あるトピックに関連するドキュメントを見つけるのに役立ちます。
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