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がんの文献探しを簡略化したい

がんは世界的な死因の1つである。がん細胞を正常細胞と区別できる特徴は「HoC(the hallmarks of cancer)」と呼ばれ、HoCが腫瘍の解明に有用だと考えられている。

がんの研究成果の多くは、有名な生物医学文献データベース「PubMed」に掲載されている。研究者は欲しい文献をPubMedから収集できるが、がんは複雑で、多数のキーワード・同義語の組み合わせが必要となるため時間がかかってしまう。しかも、ラベル付けされた文献は非常に数が限られている。

韓国にある忠北大学校のErdenebileg Batbaatarらは、トピックモデルを用いてHoCを分析するマルチタスクトピック解析(MTTA)のフレームワークを提案した。これによりラベル付けされていない文献を分析し、がんの特徴(HoC)のトピックの解析を試みた。

結果、がん文献のトピック抽出には成功しただろうか?続きを読んでみよう。

がんの特徴のトピックを可視化

Erdenebileg Batbaatarらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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