論文の概要: Demonstrating Narrative Pattern Discovery from Biomedical Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09687v1
- Date: Mon, 18 Aug 2025 10:07:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-21 06:05:45.716138
- Title: Demonstrating Narrative Pattern Discovery from Biomedical Literature
- Title（参考訳）: 医学文献からの物語的パターン発見の実証
- Authors: Hermann Kroll, Pascal Sackhoff, Bill Matthias Thang, Christin Katharina Kreutz, Wolf-Tilo Balke,
- Abstract要約: PubPharmはドイツの薬局向けの専門情報サービスである。
PubPharmは従来のキーワードベースの検索、化学構造検索、新しいグラフベースの発見をサポートする。
これは物語パターンマイニングと呼ばれる新しい検索機能を導入し、ユーザーはコンテキスト関連エンティティやエンティティのインタラクションを探索できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.870762512009438
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital libraries maintain extensive collections of knowledge and need to provide effective access paths for their users. For instance, PubPharm, the specialized information service for Pharmacy in Germany, provides and develops access paths to their underlying biomedical document collection. In brief, PubPharm supports traditional keyword-based search, search for chemical structures, as well as novel graph-based discovery workflows, e.g., listing or searching for interactions between different pharmaceutical entities. This paper introduces a new search functionality, called narrative pattern mining, allowing users to explore context-relevant entities and entity interactions. We performed interviews with five domain experts to verify the usefulness of our prototype.
- Abstract（参考訳）: デジタルライブラリは幅広い知識の収集を維持しており、ユーザに効果的なアクセスパスを提供する必要がある。
例えば、ドイツの薬局の専門情報サービスPubPharmは、その基盤となるバイオメディカルドキュメントコレクションへのアクセスパスを提供し、開発している。
簡単に言うと、PubPharmは従来のキーワードベースの検索、化学構造検索、新しいグラフベースの発見ワークフロー、例えば、異なる薬品間の相互作用の一覧や検索をサポートする。
本稿では,ユーザがコンテキスト関連エンティティやエンティティのインタラクションを探索できる,物語パターンマイニングという新しい検索機能を提案する。
プロトタイプの有用性を検証するため、5つのドメインエキスパートにインタビューを行った。
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