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토픽 모델링과 Attention 기법을 이용한 생의학 텍스트의 MeSH(Medical Subject Headings) 자동 색인 및 개체 간 상호 작용 이벤트 추출
Automatic MeSH(Medi cal Subject Headings) annotation and drug-drug interaction event extraction in biomedical text using topic modeling and attention method 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 서강대학교
Sogang University
연구책임자 김선호
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-06
과제시작연도 2022
주관부처 교육부
Ministry of Education
등록번호 TRKO202300006234
과제고유번호 1345352841
사업명 이공학학술연구기반구축
DB 구축일자 2023-09-13
키워드 생의학 개체명.Transformer 모델.상호작용추출.MeSH.Biomedical Named Entity.Transformers.Topic Modeling.Relation Extraction.

초록

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 자연어처리기술, 딥러닝의 attention 모델 및 LDA 토픽모델, 문장의 구조적 유사도 커널 등 여러 가지의 기계학습 기법을 이용, 의학 논문 및 초록, 특허 등 비정형화된 형태의 텍스트에 통제 색인어 MeSH 를 자동 추천하여 색인을 돕고 단백질, 유전자, 약물, 질병과 관련된 유의미한 생물학 개체 간의 상호작용 이벤트를 자동 추출하는 기술에 대해 연구한다.

○ 전체 내용
PubMed 생의학 논문 초록에 문서를 가장 잘 설명할 수 있는 통제 색인어

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 요약문 ... 2
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 8
  • 1) 연구수행 결과 ... 8
  • 2) 목표 달성 수준 ... 9
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 9
  • 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 10
  • 1) 연구성과 ... 10
  • 2) 연구성과 활용계획 ... 11
  • 6. 참고문헌 ... 12
  • 끝페이지 ... 13

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참고문헌 (25)

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