医薬品安全性監視のための言語を超えた知識強化情報抽出
| 体系的番号 |
JPMJCR20G9 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJCR20G9 |
研究代表者 |
松本 裕治 理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2023
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| 概要 | 科学分野のデジタルコンテンツの産出量と速度は急激であり、我々がそれらに追いつき、最新の科学的知見や情報を維持することが困難になっている。本プロジェクトは、様々な種類のテキストソースを日独仏英の４言語で自動的に解析し、科学的知識と事実を共同で抽出して知識ベースとして構造化する人工知能（AI）手法を設計することを目的としている。現実には、同じドメインおよび言語間で複数の知識ベースが存在する可能性があるため、プロジェ
クトは知識の変換を実現するために利用可能な構造化知識を互いにリンクすることも目指している。このプロジェクトでは、これらの手法を、公衆衛生の利益のため、医薬品安全性監視、すなわち、薬物の副作用に関する情報抽出を応用として取り組む。
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| 研究領域 | 日独仏AI研究 |
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