Gena: A knowledge graph for nutrition and mental health

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046423001818

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- この研究では、生物医学文献記事の非構造化テキスト形式で利用可能な栄養素、化学物質、生化学、疾患、および精神健康の5種の名前付きエンティティの関係性を表現するGENAと呼ばれる知識グラフを開発することを目的としています

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 従来、文献からの自動的な知識抽出と構造化によって多数の知識グラフが構築されてきましたが、食物、生化学物質、精神疾患の間の関係をエンコードする本研究のような知識グラフは存在していませんでした。GENAはそうした関係性を抽出し、知識グラフに格納するための一連の方法を提案しています。GENAは、食物や疾患の既存のオントロジーに存在しない、新たな疾患や健康に関する情報をエンコードしています。

3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 最近の研究では、自然言語処理による知識グラフの構築が注目されています。本研究は、文献データから関係性を抽出する方法を提案し、GENAという独自の知識グラフを開発しました。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
- 本研究では、栄養と精神健康に関連する知識グラフを構築し、信頼性の高い関係性を示しました。具体的には、PubMedの抄録を用いて、名前付きエンティティの識別と二分法関係抽出を行い、GENAの構築を行いました。GENAは、43,367の関係性をエンコードし、97.1%の正確性で新しい情報を含みます。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、二人のアノテータによる手動での評価結果により、GENAの信頼性が高いことが示されました。また、GENAはNeo4Jを用いて可視化され、専門家や非専門家に利用可能になっています。