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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서강대학교 Sogang University |
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연구책임자 | 김선호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
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. |
□ 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
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