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J-GLOBAL ID：202202218438890272   整理番号：22A0777969

科学文献における因果的発見と知識連鎖:生物医学における事例研究【JST・京大機械翻訳】

Causal Discovery and Knowledge Linkage in Scientific Literature: A Case Study in Biomedicine

著者 (5件)： Zhang Yujie (Institute of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Bai Rujiang (Institute of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Chen Qiming (Institute of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Zhang Yahui (Institute of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Feng Mengying (Institute of Information Management, Shandong University of Technology, Zibo, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13192  ページ： 319-328  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： [動機]科学文献は,技術革新思考を表現する主なキャリアであり,文献からの知識の法則の発見は,技術革新開発を達成するための科学的研究に必要な基礎であるが,現在の知識マイニング法は,まだ論理と推論に欠陥がある。そして,因果律は論理的推論能力と高次の認知関係であり,従って,文献から因果律をマイニングし,因果律に基づく知識連鎖を確立する必要がある。[方法]本論文では,科学的文献から因果律を見出し,原因事象に基づく知識連鎖を作成し,例として生物医学分野における完全なテキストデータを取り上げる。第1に,著者らは,規則と深層学習を審美的に採用する因果イベント抽出方式を設計した。第2に,因果事象をグローバルに接続して因果的知識ネットワークを構築した。次に,グラフ埋込みに基づいて,因果知識ネットワークの特徴表現を実行した。最後に,知識コミュニティの違いを分析し,潜在的原因事象を同定した。[結果]結果は,因果ネットワークが,より包括的に医療知識論理的関連性を実現でき,単一文献からグローバルな知識要素への局所情報を相関できることを示した。さらに,本研究は,疾患診断および治療および学術革新のための重要な参照を提供する潜在的医療因果関係の知識を発見することができる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因果律 ,  科学 ,  研究 ,  抽出 ,  コミュニティ ,  規則 ,  *知識 ,  *臨床医学 ,  *事例研究 ,  推論 ,  技術革新
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  *生物医学 ,  知識ネットワーク ,  深層学習 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 知識マイニング ,  因果関係 ,  バイオ医薬品

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 科学 ,  文献 ,  発見 ,  知識 ,  連鎖 ,  生物医学 ,  研究