論文の概要: An Information Retrieval and Extraction Tool for Covid-19 Related Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16430v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 01:34:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-04 05:36:27.989077
- Title: An Information Retrieval and Extraction Tool for Covid-19 Related Papers
- Title（参考訳）: Covid-19関連紙の情報検索・抽出ツール
- Authors: Marcos V. L. Pivetta
- Abstract要約: 本論文の主な焦点は、研究者に新型コロナウイルス関連論文のより良い検索ツールを提供することである。
我々は,CORD-19論文のトピックベースの検索を自動化し,研究者を支援する可能性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: The COVID-19 pandemic has caused severe impacts on health systems
worldwide. Its critical nature and the increased interest of individuals and
organizations to develop countermeasures to the problem has led to a surge of
new studies in scientific journals. Objetive: We sought to develop a tool that
incorporates, in a novel way, aspects of Information Retrieval (IR) and
Extraction (IE) applied to the COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19). The
main focus of this paper is to provide researchers with a better search tool
for COVID-19 related papers, helping them find reference papers and hightlight
relevant entities in text. Method: We applied Latent Dirichlet Allocation (LDA)
to model, based on research aspects, the topics of all English abstracts in
CORD-19. Relevant named entities of each abstract were extracted and linked to
the corresponding UMLS concept. Regular expressions and the K-Nearest Neighbors
algorithm were used to rank relevant papers. Results: Our tool has shown the
potential to assist researchers by automating a topic-based search of CORD-19
papers. Nonetheless, we identified that more fine-tuned topic modeling
parameters and increased accuracy of the research aspect classifier model could
lead to a more accurate and reliable tool. Conclusion: We emphasize the need of
new automated tools to help researchers find relevant COVID-19 documents, in
addition to automatically extracting useful information contained in them. Our
work suggests that combining different algorithms and models could lead to new
ways of browsing COVID-19 paper data.
- Abstract（参考訳）: 背景:新型コロナウイルスのパンデミックは世界中の医療システムに深刻な影響を与えている。
その批判的な性質と、この問題に対する対策を開発する個人や組織の関心の高まりは、科学雑誌に新しい研究が急増した。
Objetive: COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) に適用される情報検索(IR)と抽出(IE)の側面を取り入れたツールの開発を試みた。
本論文の主な焦点は、研究者に新型コロナウイルス関連論文のより優れた検索ツールを提供することであり、参照論文の発見とテキスト中の高照度関連エンティティの検索を支援することである。
方法: CORD-19における全英抽象論のトピックである研究の側面に基づいて,LDA(Latent Dirichlet Allocation)をモデル化した。
各抽象概念の関連エンティティを抽出し、対応するUMLS概念と関連づけた。
正規表現とk-nearest neighborsアルゴリズムは関連する論文のランク付けに用いられた。
結果: CORD-19 論文のトピックベース検索を自動化し,研究者を支援する可能性を示した。
それにもかかわらず、より微調整されたトピックモデリングパラメータと研究アスペクト分類器モデルの精度が向上すると、より正確で信頼性の高いツールが生まれる可能性がある。
結論: 研究者が関連するcovid-19文書を見つけるのに役立つ、新しい自動化ツールの必要性を強調し、それらに含まれる有用な情報を自動的に抽出する。
私たちの研究は、さまざまなアルゴリズムとモデルを組み合わせることで、新型コロナウイルス(COVID-19)の紙データを閲覧する新たな方法が生まれることを示唆しています。
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