Drugs4COVID: Combinando el procesado de lenguaje natural, minería de textos y grafos de conocimiento en salud: retos y caso de uso
- PROFESOR: Óscar Corcho
- ORGANISMO: ETSIInf, UPM
- CORREO ELECTRÓNICO: oscar.corcho@upm.es
Resumen de Contenido
En este seminario se describirá cómo se han usado diversos métodos del estado del arte, técnicas y herramientas en las áreas del procesado de lenguaje natural, minería de textos y grafos de conocimiento para construir un sistema que permita navegar por una amplia literatura científica que ha sido creada y mantenida desde marzo de 2020, con la aparición de la pandemia COVID-19. Tras proporcionar una visión general del porqué y de cómo se construyó el sistema, se analizarán más profundamente áreas como los modelos probabilísticos y la respuesta a preguntas basadas en grafos de conocimiento.
Programa
- Drugs4COVID: motivación, recursos, retos y pasos (incluyendo algunas actividades prácticas para navegar por recursos y grafos de conocimientos).
- Modelos probabilísticos.
- Respuesta a preguntas basadas en grafos de conocimiento (incluyendo algunas actividades prácticas para comprender las oportunidades actuales, limitaciones y retos).
Método de Evaluación
Participación y realización de un trabajo.
Horas lectivas
3Bibliografía
Carlos Badenes-Olmedo, David Chaves-Fraga, María Poveda-Villalón, Ana Iglesias-Molina, Pablo Calleja, Socorro Bernardos, Patricia Martín-Chozas, Alba Fernández-Izquierdo, Elvira Amador-Domínguez, Paola Espinoza-Arias, Luis Pozo, Edna Ruckhaus, Esteban González-Guardia, Raquel Cedazo, Beatriz López-Centeno, Oscar Corcho (2020). Drugs4Covid: Drug-driven Knowledge Exploitation based on Scientific Publications. https://arxiv.org/abs/2012.01953.
Días de Impartición y Horario
- 17 de febrero, 15:00-18:00
Aula
- A-6305
Idioma
Inglés.