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エンジニアリング見習い雑記

学術論文からNLPを用いてファクトを抜き出す

論文からファクトを抜き出す技術についてこんなやりとりが全脳アーキテクチャであった。
紹介されている論文については今週読む。
 
 

どなたかご存知の方にお聞きしたいのですが、
神経科学・医療・生物学系などの論文から、自然言語処理でファクトを抜き出すような技術は今はどのあたりまでできるようになっているのだろうか？たとえば、「海馬CA1 contains 場所細胞」とか抜き出せるとか。
そうではなくて、むしろデータベース化が進んでいるとか？

2,005年くらいのBioinformaticsの状況は知っているが、DL以降はどのくらい良くなったか知らないもので。。。

 
 
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中川 裕志 深層学習がよいという話はありえそうですが、こういう難しい問題に適用して成功した話は私は聞いていない（ただし、私はもはや自然言語の研究者でないので、嘘を言っているかもしれないです😅）
ちなみに機械翻訳は深層学習で劇的に改善しましたが、実は意味を理解して翻訳しているわけではないので、異なるメディアの間での変換という形になるので、かなり楽なケース。（注：日本語というメディアから英語というメディアへという意味）
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返信1時間前
秋山理 昨年kaggle において 分子生物学の論文のテキスト情報からその論文で扱われている遺伝子の性質を判別するコンペティションが開かれています。
https://www.kaggle.com/c/msk-redefining-cancer-treatment管理する
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返信1時間前
礼王 懐成 意味解析の分野で、AMR(Abstract Meaning Representation)が最近注目されおり、述語項構造＋概念情報（固有名詞、時間情報などのエンティティ）＋　文脈情報（共参照，談話構造）についての情報表現ができるのが特徴です。
ARMとLSTMを組み合わせた研究もあり、以下の論文のようにBiomedical イベント情報抽出などにも応用されています。
http://www.aclweb.org/anthology/W17-2315
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返信39分前