研究者がCOVID-19関連記事から情報を抽出するシステムを開発

バスク国立大学の研究者グループは、COVID-19の科学記事から情報を自動的に抽出するシステムのプロトタイプであるVIGICOVIDを開発しました。このシステムは、COVID-19に関する質問に答えるために自然言語質問を使用します。

VIGICOVIDを含むプロジェクトは、UPV/EHUのHiTZ Centre、UNEDのNLP & IR Group、およびElhuyarのArtificial Intelligence and Languages Technologies Unitによって運営されました。

この研究は、Knowledge-Based Systems誌に掲載されました。

情報検索パラダイムの変化

UPV/EHUのHiTZ Centreの責任者であるEneko Agirreです。

「情報検索パラダイムは、人工知能によって変化しています」とAgirreは述べました。「今まで、インターネットで情報を検索するときは、質問を入力し、システムが表示する文書の中から答えを探さなければなりませんでした。しかし、新しいパラダイムでは、文書を読む必要なく直接答えを提供するシステムが普及してきています。」

Elhuyarの研究者であるXabier Saralegiです。

「ユーザーはキーワードを使用して情報を要求しません。直接質問をします。」

このシステムは、質問に答えるために2つの別々のステップを使用します。

「まず、質問の答えが含まれる可能性のある文書を、キーワードと直接質問を組み合わせた技術を使用して取得します。那は pourquoi 我々がニューラルアーキテクチャを探求しました」と、Dr. Saralegiは述べました。

ディープニューラルアーキテクチャ

チームは、例を使用してディープニューラルアーキテクチャを訓練しました。

「つまり、検索モデルと質問回答モデルは、ディープマシンラーニングを使用して訓練されます」と彼は続けました。

文書のセットは、質問と回答システムを通じて再処理される前に最初に抽出されます。このシステムは、特定の答えを取得するのに役立ちます。

「私たちは、質問に答えるエンジンを構築しました。エンジンに質問と文書が与えられると、答えが文書内にあるかどうかを検出できます。もし答えがあれば、正確にどこにあるかを教えてくれます」と、Dr. Agirreは述べました。

研究者によると、彼らは自分の仕事の結果に満足しています。

「私たちの実験で分析したテクニックと評価から、プロトタイプに最も良い結果をもたらすものを選択しました。私たちは、情報が急いで必要な場合に検索を実行する別の方法を考えました。これにより、情報の使用プロセスが容易になります。研究レベルでは、提案されたテクノロジーが機能し、システムが良い結果を提供することを示しました」と、Dr. Agirreは続けました。

「私たちの結果は、基本的な研究プロジェクトのプロトタイプです。これは商業製品ではありません」と、Saralegiは付け加えました。

ただし、このようなプロトタイプは短期間でモデル化できるため、商業製品が登場するまであと長くはありません。