Un sistema automático de extracción de información para artículos científicos sobre COVID-19 – ScienceDaily

Un sistema automático de extracción de información para artículos científicos sobre COVID-19 – ScienceDaily


La comunidad global de investigación en biosalud está haciendo enormes esfuerzos para generar conocimiento sobre COVID-19 y SARS-CoV-2. En la práctica, este esfuerzo supone una enorme y muy rápida producción de publicaciones científicas, lo que dificulta la consulta y el análisis de toda la información. Por lo tanto, los expertos y los órganos de decisión deben estar equipados con sistemas de información para que puedan adquirir los conocimientos que necesitan.

Esto es precisamente lo que se ha estudiado en el proyecto de investigación VIGICOVID, llevado a cabo por el centro HiTZ de la UPV/EHU, el grupo de PNL e IR de la UNED y el Departamento de Inteligencia Artificial y Tecnologías del Lenguaje de Elhuyar, gracias a la iniciativa COVID- Se realiza la subvención 19 concedida por la CRUE Supera. En el estudio, bajo la coordinación del grupo de investigación de la UNED, se prototiparon para extraer información a través de preguntas y respuestas en lenguaje natural de una serie actualizada de artículos científicos sobre la COVID-19 y el SARS-CoV-2 publicados por la comunidad investigadora mundial.

“El paradigma de la búsqueda de información está cambiando gracias a la inteligencia artificial”, afirma Eneko Agirre, responsable del centro HiTZ de la UPV/EHU. “Anteriormente, al buscar información en Internet, se ingresaba una pregunta y había que buscar la respuesta en los documentos que mostraba el sistema. Pero en línea con el nuevo paradigma, se están generalizando los sistemas que brindan la respuesta directamente sin necesidad de leer todo el documento”.

En este sistema, “el usuario no solicita información mediante palabras clave, sino que formula directamente una pregunta”, explica el investigador de Elhuyar Xabier Saralegi. El sistema busca respuestas a esta pregunta en dos pasos: “Primero, busca documentos que puedan contener la respuesta a la pregunta realizada, utilizando tecnología que combina palabras clave con preguntas directas. Por eso exploramos las arquitecturas neuronales”, añade el Dr. Saralegi. Se utilizaron arquitecturas neuronales profundas alimentadas con ejemplos: «Esto significa que los modelos de búsqueda y los modelos de preguntas y respuestas se entrenan utilizando aprendizaje automático profundo».

Una vez extraído el conjunto de documentos, se vuelven a procesar a través de un sistema de preguntas y respuestas para obtener respuestas específicas: «Construimos el motor que responde las preguntas; si al motor se le da una pregunta y un documento, es capaz para determinar si la respuesta está en el documento o no, y de ser así, nos dice exactamente dónde está», explicó el Dr. Agirre.

Un prototipo fácilmente comercializable

Los investigadores están satisfechos con los resultados de su investigación: “De las técnicas y evaluaciones que analizamos en nuestros experimentos, tomamos aquellas que daban mejores resultados al prototipo”, señala el investigador de Elhuyar. Se ha establecido una base tecnológica sólida y se han publicado varios artículos científicos sobre el tema. “Hemos encontrado otra forma de realizar la búsqueda de información muy necesaria y esto facilita el proceso de utilización de la información. A nivel de investigación hemos demostrado que la tecnología propuesta funciona y que el sistema da buenos resultados”, señaló Agirre.

“Nuestro resultado es un prototipo de un proyecto de investigación básica. No es un producto comercial”, subrayó Saralegi. Pero dichos prototipos pueden modelarse fácilmente en poco tiempo, es decir, comercializarse y ponerse a disposición de la sociedad. Estos investigadores destacan que la inteligencia artificial permite disponer de herramientas cada vez más potentes para trabajar con grandes bases documentales. «Estamos avanzando muy rápido en esta área. Además, todo lo que se está estudiando se puede comercializar fácilmente», concluye el investigador de la UPV/EHU.

fuente de la historia:

Materiales proporcionados por universidad del pais vasco. Nota: El contenido se puede editar por estilo y longitud.

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