Badacze tworzą system do wyodrębniania informacji z artykułów na temat COVID-19

Grupa badaczy z Uniwersytetu Kraju Basków opracowała prototyp systemu VIGICOVID, który jest automatycznym systemem wyodrębniania informacji z artykułów naukowych na temat COVID-19. System opiera się na naturalnych językach, aby uzyskać odpowiedzi dotyczące COVID-19.

Projekt VIGICOVID został przeprowadzony przez Centrum HiTZ Uniwersytetu Kraju Basków, Grupę NLP & IR Uniwersytetu Narodowego w Hiszpanii oraz Jednostkę Sztucznej Inteligencji i Technologii Językowych Elhuyar.

Badania zostały opublikowane w czasopiśmie Knowledge-Based Systems.

Zmiana paradygmatu wyszukiwania informacji

Eneko Agirre jest kierownikiem Centrum HiTZ Uniwersytetu Kraju Basków.

„Paradygmat wyszukiwania informacji ulega zmianie dzięki sztucznej inteligencji”, powiedział Agirre. „Do tej pory, gdy szukaliśmy informacji w Internecie, wpisywaliśmy pytanie, a odpowiedź musieliśmy szukać w dokumentach wyświetlanych przez system. Jednak zgodnie z nowym paradygmatem, systemy, które dostarczają odpowiedź bezpośrednio bez potrzeby czytania całego dokumentu, stają się coraz bardziej popularne.”

Xabier Saralegi jest badaczem w Elhuyar.

„Użytkownik nie żąda informacji za pomocą słów kluczowych, ale zadaje pytanie bezpośrednio.”

System opiera się na dwóch oddzielnych krokach, aby wyszukać odpowiedzi.

„Po pierwsze, odzyskuje dokumenty, które mogą zawierać odpowiedź na zadane pytanie, za pomocą technologii, która łączy słowa kluczowe z bezpośrednimi pytaniami. Dlatego też zbadaliśmy architektury neuronowe”, powiedział dr Saralegi.

Głęboka architektura neuronowa

Zespół opierał się na głębokiej architekturze neuronowej, zasilanej przykładami.

„Oznacza to, że modele wyszukiwania i odpowiedzi na pytania są szkolone za pomocą głębokiego uczenia maszynowego”, kontynuował.

Zestaw dokumentów jest najpierw wyodrębniony, a następnie przetwarzany ponownie za pomocą systemu pytań i odpowiedzi, co pomaga uzyskać szczegółowe odpowiedzi.

„Zbudowaliśmy silnik, który odpowiada na pytania; gdy silnik otrzymuje pytanie i dokument, jest w stanie wykryć, czy odpowiedź jest w dokumencie, i jeśli jest, mówi nam dokładnie, gdzie jest”, powiedział dr Agirre.

Zdaniem badaczy byli zadowoleni z wyników swojej pracy.

„Z technik i ocen, które analizowaliśmy w naszych eksperymentach, wzięliśmy te, które dają prototypowi najlepsze wyniki”, kontynuował dr Agirre. „Wynaleźliśmy inny sposób przeprowadzania wyszukiwań w sytuacjach, gdy informacje są pilnie potrzebne, co ułatwia proces korzystania z informacji. Na poziomie badań udowodniliśmy, że proponowana technologia działa, i że system dostarcza dobre wyniki.”

„Nasze wyniki to prototyp podstawowego projektu badawczego. Nie jest to produkt komercyjny”, dodał Saralegi.

Jednakże, tego typu prototypy mogą być modelowane w krótkim czasie, co oznacza, że może nie być długo zanim powstanie produkt komercyjny.