背景と研究の動機 周知の通り、食物の栄養と人間の健康は密接に関連しています。科学的研究によると、食事の栄養が不適切であることは200種類以上の病気と関連しており、特に腸内フローラの代謝を考慮した場合、食物の栄養成分と病気との間の複雑な相互作用は体系化と実際の応用が困難です。そのため、包括的な知識を統合し実用的な枠組みを提供することが急務であり、飲食関連のクエリ取得をサポートする必要があります。 研究の出典 本稿はChengcheng Fu、Xueli Pan、Jieyu Wu、Junkai Cai、Zhisheng Huang、Frank Van Harmelen、Weizhong Zhao、Xingpeng Jiang、そしてTingting Heが共同で執筆した研究に基づいています。この...

医学関係抽出と知識グラフ推薦を結合した研究報告 背景説明 医学分野において、文献の爆発的な増加により、研究者は自身の専門分野の最新の進展を追跡することが難しくなっています。自然言語処理（NLP）分野から見ると、進化する自動化ツールは非構造化テキストから関連情報を識別および抽出するのを助け、このタスクは関係抽出（Relation Extraction、RE）と呼ばれます。REの主要な目標はテキストから医学的な実体間の関係を抽出して分類し、生物医学プロセスの理解を深めることです。 現在、大多数の最先端の医学REシステムは深層学習手法を使用しており、主に同種の実体間の関係（例：遺伝子と薬剤など）を対象としています。しかし、これらのシステムは大部分がテキストから直接抽出した情報に限られており、専門分...