2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3P1-GS-3] 知識の利用と共有:

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 P会場 (401会議室)

座長:森田 武史(青山学院大学)

10:20 〜 10:40

[3P1-GS-3-05] オントロジー開発のための大規模言語モデルを用いた生命医学論文図アノテーションの試み

〇山縣 友紀1、山田 涼太2、大浪 修一1、桝屋 啓志1 (1. 理化学研究所、2. fuku株式会社)

キーワード:オントロジー、LLM、アノテーション

近年,様々な分野でLLMを用いた研究開発がめざましい.生命医学においては,分子から個体まで多様な粒度を横断した統合的な理解が要請される.著者らは,これまでマニュアルアノテーションで生命医学知識基盤開発のためのオントロジー構築を行ってきた.しかし,マニュアルアノテーションはコストが高く,アップデートも難しい.そこで,本研究ではオントロジーによる知識の体系化のためのLLM利活用を目指し,典型的な細胞老化に関する論文図を事例に大規模言語モデル(LLM)を用いた図からのアノテーションの試みについて報告する.次に,既存のオントロジーとのマッピングによる分子および生体プロセスに関わる知識の体系化の試みについて述べ,さらにマニュアルアノテーションとLLMによるアノテーションとの比較解析による評価を行い,今後の課題について議論する.

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