国立テキストマイニングセンター

国立テキストマイニングセンター（NaCTeM）^[1]は、公的資金で運営されるテキストマイニング（TM）センターです。TM技術に関するサポート、アドバイス、情報を提供し、より大規模なTMコミュニティ内で情報を広めるとともに、英国の学術コミュニティの要求に応えるサービスとツールを提供するために設立されました。

NaCTeM が提供するソフトウェアツールとサービスにより、研究者は特定の関心分野内の問題にテキスト マイニング技術を適用できます。これらのツールの例を以下に紹介します。サービス提供に加えて、センターはEurope PubMed Centralなどのイニシアチブを通じて、国内外のテキスト マイニング研究コミュニティにも参加し、多大な貢献をしています。

このセンターはマンチェスターバイオテクノロジー研究所内にあり、マンチェスター大学コンピュータサイエンス学部によって運営・管理されています。NaCTeM は、固有表現認識、固有表現間の複雑な関係 (またはイベント) の抽出、生物医学および臨床アプリケーションにおける並列および分散データマイニングシステムなど、自然言語処理と情報抽出に関する専門知識を提供しています。

TerMineはドメインに依存しない自動用語認識手法であり、文書内で最も重要な用語を見つけて自動的にランク付けするのに役立ちます。^[2]

AcroMineは、 Medlineのエントリに登場した頭字語の既知の拡張形式をすべて見つけます。逆に、Medlineに以前登場した拡張形式の可能性のある頭字語を見つけて、それらの曖昧さを解消するために使用できます。^[3]

Medieは、Medlineの抄録から生物医学的相関関係を含む文章を意味的に検索するインテリジェントな検索エンジンです。^{[4] [5]}

Facta+は生物医学的概念間の関連性を見つけるためのMedline検索エンジンです。^[6]

Facta+ Visualizerは、直感的なグラフィカルな視覚化を通じてFACTA+の検索結果を理解するのに役立つWebアプリケーションです。^[7]

KLEIO は、Medline 抄録に対するファセット セマンティック情報検索システムです。

ヨーロッパPMCエビデンスファインダーヨーロッパPMCエビデンスファインダーは、ヨーロッパPubMedセントラルデータベースの全文記事内で興味のあるエンティティに関連する事実をユーザーが探索するのに役立ちます。^[8]

メタ知識を備えた解剖学的実体のための EUPMC Evidence Finder は、ヨーロッパ PMC EvidenceFinder に似ており、ヨーロッパ PubMed Central データベースの全文記事内で解剖学的実体に関する事実を探索できます。事実は、解釈のさまざまな側面 (否定、確実性レベル、新規性など) に従ってフィルタリングできます。

Info-PubMed は、ディープセマンティック解析技術を使用して Medline から抽出された生物医学的相互作用の情報とグラフィック表現を提供します。これには、200,000 を超えるタンパク質/遺伝子名と、疾患タイプおよび生物の識別を含む用語辞書が補完されています。

ASCOTは臨床試験文書向けにカスタマイズされた、効率的で意味的に強化された検索アプリケーションです。^[9]

HOMは、過去の医療文書アーカイブに対するセマンティック検索システムです。

BioLexiconは生物医学分野における大規模な用語リソースです。^[10]

GENIA は、生物医学テキストマイニング システムの開発のための参考資料のコレクションです。

GRECは、生物医学文献からイベントを抽出するために使用されるIEシステムやリソースのトレーニングを目的とした、Medlineアブストラクトの意味的に注釈が付けられたコーパスです。^[11]

これは、代謝物と酵素の名前を専門家が注釈した Medline 抄録のコーパスです。

生物医学科学テキストの詳細かつ包括的な分析を実行できるテキストマイニングシステムの開発を容易にするために、種に依存しないきめ細かい解剖学的エンティティで手動で注釈が付けられたコーパスのコレクション。^{[12] [13]}

これはGENIAイベントコーパスの強化版であり、イベントは解釈に関連するさまざまなレベルの情報で強化されています。その目的は、事実情報と実験分析、明確な情報と推測情報などを区別できるシステムをトレーニングできるようにすることです。^[14]

Argo プロジェクトの目的は、テキスト データを分析 (主に注釈付け) するためのワークベンチを開発することです。Web アプリケーションとしてアクセスされるワークベンチは、基本的なテキスト処理コンポーネントの組み合わせをサポートし、包括的な処理ワークフローを形成します。このワークベンチは、注釈の修正や新規作成によって、通常は自動で行われる注釈付けプロセスに手動で介入する機能を提供し、ユーザー所有のリソースの共有機能を提供することで、ユーザーのコラボレーションを促進します。Argo は、処理ワークフローの開発のための統合環境を提供することでテキスト分析設計者などのユーザーに、自動の前処理と後処理によってサポートされる手動注釈機能を提供することで注釈作成者/キュレーターに、テキスト分析のテストと評価のためのワークベンチを提供することで開発者にメリットをもたらします。

ビッグメカニズムとは、相互作用が重要な因果関係を持つ複雑なシステムの大規模な説明モデルです。ビッグデータの収集はますます自動化されていますが、ビッグメカニズムの作成は依然として主に人間の努力であり、知識の断片化と分散により、ますます困難になっています。ビッグメカニズムの構築を自動化する能力は、科学研究に大きな影響を与える可能性があります。DARPAが資金提供するビッグメカニズムプログラムを構成するさまざまなプロジェクトの1つとして、文献と以前の実験から包括的なビッグメカニズムを組み立て、これを新しい患者のパノミクスデータの確率的解釈に利用することが目標です。私たちは、特別に設計されたオントロジー、がんのメカニズム（経路）の計算モデル化、メカニズムの知識を拡張するための自動仮説生成、および仮説をテストするための実験を実行する「ロボット科学者」を使用して、がん文献の機械読み取りとがんの主張全体の確率的推論を統合します。テキストマイニング、モデリング、実験的テスト、世界観の更新の繰り返しサイクルにより、がんのメカニズムに関する知識が深まることが期待されます。

Pathtext/Refineは、パスウェイビジュアライザー、テキストマイニングシステム、注釈ツールを統合するように設計されたシステムです。^{[15] [16]}

このプロジェクトは、フィリピンのパートナーの分野関連の専門知識とリソースを、マンチェスター大学国立テキストマイニングセンターのテキストマイニングベースのビッグデータ分析と組み合わせることで、フィリピンの生物多様性に関する知識リポジトリを作成することを目指しています。リポジトリは、分類、発生、生態、生体分子、生化学など、さまざまな種類の情報の相乗効果を生み出し、ユーザーに関心のある種に関する包括的な見解を提供します。これにより、ユーザーは (1) 種の分布に関する予測分析を実行し、(2) フィリピンの種から得られる天然物の潜在的な医療用途を調査することができます。

これは、欧州バイオインフォマティクス研究所（EBI）のテキストマイニンググループおよびMimas（データセンター）とのコラボレーションであり、大英図書館が主催および調整するヨーロッパPubMed Centralプロジェクト（旧UKPMC）の作業パッケージを形成しています。ヨーロッパPMCは全体として、米国の国立衛生研究所（NIH）と共同で、PubMed Central論文リポジトリのヨーロッパ版を形成しています。ヨーロッパPMCは、生物医学研究資金提供者の主要な資金提供団体のコンソーシアムによって資金提供されています。この主要プロジェクトへの貢献は、情報検索と知識発見を強化するためのテキストマイニングソリューションの適用にあります。したがって、これは他のNaCTeMプロジェクトで開発された技術の大規模な適用であり、生物医学コミュニティの主要なリソースです。

このプロジェクトの目的は、生物多様性遺産図書館(BHL) を次世代のソーシャル デジタル ライブラリ リソースに変換し、世界中のコミュニティによる生物多様性に関する科学文書の研究と議論 (ソーシャル メディア統合経由) を促進し、一般大衆の間で生物多様性の経時的変化に対する認識を高めることです。このプロジェクトでは、新しいテキスト マイニング手法、視覚化、クラウドソーシング、ソーシャル メディアを BHL に統合します。結果として得られるデジタル リソースは、意味的に強化されたインタラクティブなブラウジングおよび検索機能を通じて、BHL ライブラリ文書の全コンテンツへの完全に相互リンクされ、インデックス化されたアクセスを提供し、ユーザーが関心のある情報を簡単かつ効率的に正確に見つけられるようにします。

このプロジェクトは、テキストマイニングと機械学習に関する新しい研究を実施し、エビデンスに基づく公衆衛生 ( EBPH ) レビューの実施方法を変革することを目的としています。プロジェクトの目標には、用語の類似性を導き出すための新しい教師なしテキストマイニング手法の開発、EBPH レビュー中のスクリーニングのサポート、複数のタイプの意味のある関連性を動的かつ反復的にランク付けおよび視覚化する新しいアルゴリズムの作成が含まれます。これらの新しく開発された手法は、パイロットの実装に基づいて EBPH レビューで評価され、EBPH レビューの変革レベルを確認します。

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