لمكافحة Covid-19، يحتاج كلا من الأطباء والعلماء إلى هضم كمية شاسعة من المعرفة الطبية الحيوية ذات الصلة في الأدب لفهم آلية المرض والوظائف البيولوجية ذات الصلة.لقد قمنا بتطوير إطار اكتشاف رواية وشامل للمعرفة، Covid-KG لاستخراج عناصر المعرفة بالوسائط المتعددة المحتلة الجميلة (الكيانات والعلاقات والأحداث) من الأدبيات العلمية.ثم نستغل الرسوم البيانية المعرفة بالوسائط المتعددة المبنية (KGS) على الإجابة على السؤال وتوليد التقارير، باستخدام المخدرات تسديدها كدراسة حالة.يوفر إطار عملنا أيضا جمل سياقية مفصلة، فرعية فرعية، وبرقراطية المعرفة كدليل.جميع البيانات، KGS، تقارير.
To combat COVID-19, both clinicians and scientists need to digest the vast amount of relevant biomedical knowledge in literature to understand the disease mechanism and the related biological functions. We have developed a novel and comprehensive knowledge discovery framework, COVID-KG to extract fine-grained multimedia knowledge elements (entities, relations and events) from scientific literature. We then exploit the constructed multimedia knowledge graphs (KGs) for question answering and report generation, using drug repurposing as a case study. Our framework also provides detailed contextual sentences, subfigures, and knowledge subgraphs as evidence. All of the data, KGs, reports.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تقدم هذه الورقة النتائج الأولية للمشروع الجاري الذي يحلل الجسم المتنامي للبحث العلمي الذي نشر حول جائحة CovID-19.في هذا البحث، يتم استخدام نموذج دلالي للأغراض العامة لتعليق دفعة من 500 جمل تم اختيارها يدويا من Cord-19 Corpus.بعد ذلك، تم تصميم وتقييم
نقترح التصور الدلالي كطريقة تحليلية بصرية لغوية.يمكنها تمكين الاستكشاف والاكتشاف على مجموعات البيانات الكبيرة للشبكات المعقدة من خلال استغلال دلالات العلاقات فيها.ينطوي ذلك على استخراج المعلومات، وتطبيق عمليات الحد من المعلمات، وبناء تمثيل البيانات ا
ولدت جائحة Covid-19 هيئة متنوعة من الأدبيات العلمية تحديا في التنقل، وتحفيز الاهتمام بالأدوات الآلية للمساعدة في العثور على معرفة مفيدة.نحن نتابع بناء قاعدة المعرفة (KB) من الآليات --- مفهوم أساسي في جميع أنحاء العلوم، والذي يشمل الأنشطة والوظائف وال
يعمل العمل المسبق على جيل البيانات إلى النص، ومهمة تحويل الكلام الرسم البياني (KG) ثلاث مرات إلى نص طبيعي، يركز على مجموعات البيانات القياسية الخاصة بالمجال. ومع ذلك، في هذه الورقة، فإننا ننفذنا اللغة الإنجليزية بأكملها Wikidata KG، ومناقشة التحديات
تعكس العلاقات في معظم الرسوم البيانية المعارف التقليدية (KGS) فقط الاتصالات الثابتة والواقعية، ولكنها تفشل في تمثيل الأنشطة الديناميكية وتغير الدولة حول الكيانات. في هذه الورقة، نؤكد على أهمية دمج الأحداث في تعلم تمثيل KG، واقتراح نموذج Eventke Event