Forscher entwickeln System zur Informationsgewinnung aus COVID-19-Artikeln

Eine Gruppe von Forschern an der Universität des Baskenlandes hat ein Prototypen-System für VIGICOVID entwickelt, das ein automatisches Informationsgewinnungssystem für COVID-19-wissenschaftliche Artikel ist. Das System basiert auf natürlichen Sprachfragen, um Antworten zu COVID-19 zu erhalten.

Das Projekt, an dem VIGICOVID beteiligt war, wurde vom HiTZ-Zentrum der UPV/EHU, der NLP- und IR-Gruppe der UNED und der künstlichen Intelligenz- und Sprachtechnologie-Einheit von Elhuyar durchgeführt.

Die Forschung wurde in der Zeitschrift Knowledge-Based Systems veröffentlicht.

Das InformationsSuchparadigma ändern

Eneko Agirre ist Leiter des HiTZ-Zentrums der UPV/EHU.

“Das InformationsSuchparadigma ändert sich dank künstlicher Intelligenz”, sagte Agirre. “Bisher wurde bei der Suche nach Informationen im Internet eine Frage eingegeben und die Antwort musste in den Dokumenten gesucht werden, die das System anzeigte. Jetzt werden jedoch Systeme, die die Antwort direkt ohne das Lesen des gesamten Dokuments liefern, immer häufiger.”

Xabier Saralegi ist ein Forscher bei Elhuyar.

“Der Benutzer fragt nicht nach Informationen mithilfe von Schlüsselwörtern, sondern stellt eine direkte Frage.”

Das System basiert auf zwei separaten Schritten, um nach Antworten zu suchen.

“Zunächst werden Dokumente abgerufen, die möglicherweise die Antwort auf die gestellte Frage enthalten, indem eine Technologie verwendet wird, die Schlüsselwörter mit direkten Fragen kombiniert. Deshalb haben wir neuronale Architekturen erforscht”, sagte Dr. Saralegi.

Tiefe neuronale Architektur

Das Team basierte auf einer tiefen neuronalen Architektur, die mit Beispielen gefüttert wurde.

“Das bedeutet, dass Suchmodelle und Frage-Antwort-Modelle durch tiefe maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden”, fuhr er fort.

Die Dokumentensammlung wird zunächst extrahiert, bevor sie durch ein Frage-Antwort-System verarbeitet wird, das spezifische Antworten liefert.

“Wir haben den Motor entwickelt, der die Fragen beantwortet; wenn der Motor eine Frage und ein Dokument erhält, kann er erkennen, ob die Antwort im Dokument ist oder nicht, und wenn sie vorhanden ist, sagt er uns genau, wo sie ist”, sagte Dr. Agirre.

Laut den Forschern waren sie mit den Ergebnissen ihrer Arbeit zufrieden.

“Wir haben die Techniken und Bewertungen analysiert, die wir in unseren Experimenten verwendet haben, und diejenigen ausgewählt, die dem Prototypen die besten Ergebnisse liefern”, fuhr Dr. Agirre fort. “Wir haben eine andere Möglichkeit entwickelt, um Informationen zu suchen, wenn sie dringend benötigt werden, und dies erleichtert den Informationsprozess. Auf der Forschungsebene haben wir gezeigt, dass die vorgeschlagene Technologie funktioniert und dass das System gute Ergebnisse liefert.”

“Unser Ergebnis ist ein Prototyp eines grundlegenden Forschungsprojekts. Es ist kein kommerzielles Produkt”, fügte Saralegi hinzu.

Mit diesem Hinweis können solche Prototypen in kurzer Zeit modelliert werden, was bedeutet, dass es möglicherweise nicht lange dauern wird, bis es ein kommerzielles Produkt gibt.