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의생명과학 기반 기학습된 워드 임베딩을 이용한 의생명과학 논문 속의 돌연변이-약물 관계 추출 연구
김호준 ( Hojun Kim ),원성연 ( Seongyeon Won ),강승우 ( Seungwoo Gang ),이규범 ( Kyubum Lee ),김병건 ( Byounggun Kim ),김선규 ( Sunkyu Kim ),강재우 ( Jaewoo Kang ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
의생명과학분야가 계속 발전됨에 따라 매일 평균 3천여 편에 달하는 방대한 양의 의생명과학분야 문헌들이 나오고 있다. 많은 연구가 진행될수록, 새로이 규명된 관계를 습득하고 체계화하는 일이 연구자와 의료계 종사자들에게 더 중요해지고 있다. 하지만 현재로서는 의생명과학분야에 어느 정도의 지식이 있는 사람이 직접 논문을 읽고 해당 논문에서 밝히고 있는 정보를 정리해야만 하는 상황이며, 이로는 기하급수적으로 쌓이는 정보의 양을 대처하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기계학습을 통한 생명의료 객체관계 자동추출 연구를 이용하여 의생명과학분야의 정보를 체계화 하고자 한다.