論文の概要: Literature-based Discovery for Landscape Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02588v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 04:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:48:24.366663
• Title: Literature-based Discovery for Landscape Planning
• Title（参考訳）: 文学に基づく景観計画の発見
• Authors: David Marasco, Ilya Tyagin, Justin Sybrandt, James H. Spencer, Ilya Safro
• Abstract要約: 本研究は, ランドスケープと都市計画者のための新しい研究角度を導出するために, 医療用コーパスの仮説生成をいかに活用できるかを実証する。 AGATHAは、新興感染症(EID)と森林破壊の潜在的な概念的関係を明らかにするために用いられた。 この研究は、医学データベース仮説の生成を医学隣接仮説発見に適用するための部分的な概念実証としても機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1939762265857434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This project demonstrates how medical corpus hypothesis generation, a knowledge discovery field of AI, can be used to derive new research angles for landscape and urban planners. The hypothesis generation approach herein consists of a combination of deep learning with topic modeling, a probabilistic approach to natural language analysis that scans aggregated research databases for words that can be grouped together based on their subject matter commonalities; the word groups accordingly form topics that can provide implicit connections between two general research terms. The hypothesis generation system AGATHA was used to identify likely conceptual relationships between emerging infectious diseases (EIDs) and deforestation, with the objective of providing landscape planners guidelines for productive research directions to help them formulate research hypotheses centered on deforestation and EIDs that will contribute to the broader health field that asserts causal roles of landscape-level issues. This research also serves as a partial proof-of-concept for the application of medical database hypothesis generation to medicine-adjacent hypothesis discovery.
• Abstract（参考訳）: このプロジェクトは、aiの知識発見分野である医療コーパス仮説生成が、ランドスケープや都市プランナーの新しい研究角度を導出する方法を示しています。 この仮説生成アプローチは、深層学習とトピックモデリングを組み合わせた自然言語解析の確率論的アプローチであり、それらの主題の共通性に基づいてグループ化できる単語に対して集約された研究データベースをスキャンし、それに従って単語群は2つの一般的な研究用語間の暗黙的なつながりを提供するトピックを形成する。 仮説生成システムagathaは, 新たな感染症 (eids) と森林破壊 (deforestation) の間の概念的関係を明らかにするために用いられ, 森林破壊とeidsを中心とした研究仮説を定式化するために, 生産的研究指導のためのランドスケーププランナーガイドラインを提供することが目的であった。 この研究は、医学データベース仮説生成を医学的随伴仮説発見に適用する部分的概念実証にも役立っている。

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