Профессиональные биологи создают базы знаний для представления сущностей и связей между ними. Такие базы полезны в различных областях биомедицины, однако процесс их создания трудоемкий и дорогостоящий. Более того, число публикаций в области биомедицины растет экспоненциально, и ручное извлечение знаний становится труднее. В данной работе предлагается инструмент, извлекающий связи между сущностями, используя методы глубокого обучения. Представленный алгоритм хорошо масштабируется и может извлечь и обработать информацию из всех опубликованных статьей. Такой подход может быть использован для приоретизации чтения статей и ускорения создания баз знаний.
Сазанович В.В. (науч. рук. Степанов Д.В.) Извлечение структурированных знаний из биомедицинских статей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/3161