論文の概要: DiscoverPath: A Knowledge Refinement and Retrieval System for Interdisciplinarity on Biomedical Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01808v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 22:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 04:09:46.476970
• Title: DiscoverPath: A Knowledge Refinement and Retrieval System for Interdisciplinarity on Biomedical Research
• Title（参考訳）: DiscoverPath:生物医学研究における学際性のための知識検索システム
• Authors: Yu-Neng Chuang, Guanchu Wang, Chia-Yuan Chang, Kwei-Herng Lai, Daochen Zha, Ruixiang Tang, Fan Yang, Alfredo Costilla Reyes, Kaixiong Zhou, Xiaoqian Jiang, Xia Hu
• Abstract要約: 従来のキーワードベースの検索エンジンは、特定の用語に慣れていないユーザーを支援するのに不足している。 本稿では, バイオメディカル研究のための知識グラフに基づく紙検索エンジンを提案し, ユーザエクスペリエンスの向上を図る。 DiscoverPathと呼ばれるこのシステムは、名前付きエンティティ認識(NER)とPOSタグを使って、記事の要約から用語や関係を抽出し、KGを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.10765714077208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exponential growth in scholarly publications necessitates advanced tools for efficient article retrieval, especially in interdisciplinary fields where diverse terminologies are used to describe similar research. Traditional keyword-based search engines often fall short in assisting users who may not be familiar with specific terminologies. To address this, we present a knowledge graph-based paper search engine for biomedical research to enhance the user experience in discovering relevant queries and articles. The system, dubbed DiscoverPath, employs Named Entity Recognition (NER) and part-of-speech (POS) tagging to extract terminologies and relationships from article abstracts to create a KG. To reduce information overload, DiscoverPath presents users with a focused subgraph containing the queried entity and its neighboring nodes and incorporates a query recommendation system, enabling users to iteratively refine their queries. The system is equipped with an accessible Graphical User Interface that provides an intuitive visualization of the KG, query recommendations, and detailed article information, enabling efficient article retrieval, thus fostering interdisciplinary knowledge exploration. DiscoverPath is open-sourced at https://github.com/ynchuang/DiscoverPath.
• Abstract（参考訳）: 学術出版物の指数的な成長は、特に同様の研究を記述するために様々な用語が使用される学際分野において、効率的な記事検索のための高度なツールを必要とする。 従来のキーワードベースの検索エンジンは、特定の用語に慣れていないユーザーを助けるのに不足することが多い。 そこで本研究では,バイオメディカル研究のための知識グラフベースの紙検索エンジンを提案し,関連するクエリや記事の発見におけるユーザエクスペリエンスを向上させる。 DiscoverPathと呼ばれるこのシステムは、名前付きエンティティ認識(NER)とPOSタグを使用して、記事抽象化から用語や関係を抽出し、KGを作成する。 情報過負荷を軽減するため、DiscoverPathは、クエリエンティティとその近隣ノードを含む集中サブグラフをユーザに提示し、クエリレコメンデーションシステムを導入し、ユーザが反復的にクエリを洗練できるようにする。 このシステムは、KGの直感的な視覚化、クエリレコメンデーション、詳細な記事情報を提供し、効率的な記事検索を可能にし、学際的な知識探索を促進することのできるグラフィカルユーザインタフェースを備えている。 discoverpathはhttps://github.com/ynchuang/discoverpathでオープンソースである。

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