生物医学要素関係間の意味的類似度に基づく仮説の順位付け 宮西 大樹 関 和広 上原 邦昭 一般社団法人情報処理学会 情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学 09196072 2011 1 1 8 2011-09-06 近年,生物医学分野で発表される文献の数は急増しており,その結果,研究者個々人が自身の専門分野のすべての情報を理解し統合することは困難になっている.そのため,未だ発見されていない知識 (仮説) が大量の文献の中に埋もれていると考えられる.事実,そのような仮説が複数報告され,一部は臨床的にも証明されている.本研究では,意味的に類似したイベントから生成された仮説はより妥当であると仮定し,仮説を構成するイベント間の意味的な類似度を用いて仮説の妥当性を定義する.そして,この妥当性に基づいて仮説を順位づけることで,真に重要な仮説の効率的な発見を目指す.従来用いられてきた頻度に基づく手法と提案手法を比較し,意味的な類似性が妥当な仮説を同定する際に有効であることを示す. 2011-09-06 110008605705 AA12055912 JPN NII-ELS 0 Hypothesis Ranking Based on Semantic Event Similarities Taiki Miyanishi Kazuhiro Seki Kuniaki Uehara Information Processing Society of Japan (IPSJ) IPSJ SIG technical reports Accelerated by the technological advances in the biomedical domain, the size of its literature has been growing very rapidly. As a consequence, it is not feasible for individual researchers to comprehend and synthesize all the information related to their interests. Therefore, it is conceivable to discover hidden knowledge, or hypotheses, by linking fragments of information independently described in the literature. In fact, such hypotheses have been reported in the literature mining community; some of which have even been corroborated by experiments. This paper mainly focuses on hypothesis ranking and investigates an approach to identifying reasonable ones based on semantic similarities between events which lead to respective hypotheses. Our assumption is that hypotheses generated from semantically similar events are more reasonable. We developed a prototype system called, Hypothesis Explorer, and conducted evaluative experiments through which the validity of our approach is demonstrated in comparison with those based on term frequencies, often adopted in the previous work. 宮西 大樹 Taiki Miyanishi 神戸大学システム情報学研究科 Graduate School of Systems Informatics, Kobe University 関 和広 Kazuhiro Seki 神戸大学システム情報学研究科 Graduate School of Systems Informatics, Kobe University 上原 邦昭 Kuniaki Uehara 神戸大学システム情報学研究科 Graduate School of Systems Informatics, Kobe University