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　発見するコンピューター
　論文の山から宝を探す

イメージG. スティックス（SCIENTIFIC AMERICAN編集部）
　
　すべての学術論文に目を通すのは，いくら時間があっても不可能だ。未読論文の中に重要な事実が埋もれてはいないだろうか？人間に代わってそれを探り当ててくれる人工知能が登場した。
　「ジーンウェイズ」と名付けられたこのシステムを開発したのは，コロンビア大学のルゼツキー（Andrey Rzhetsky）を中心とするグループ。1997年，生命科学分野の論文を自動検索するツールの開発に着手した。すでに自然言語処理に基づいて生物学の文献を検索してデータを抽出するツールがいくつか開発されていたが，主に論文の概要部分を対象とし，論文全体を処理するものではなかった。これに対しルゼツキーは，全文検索はもちろん，遺伝子やタンパク質の間に存在する関係，つまりこれまで見落とされてきたネットワークを“発見”するシステムを目指した。古い情報の山を調べて，新たな知識や仮説を掘り起こそうというのだ。
　システムは論文をダウンロードしてプレーンテキストに変換した後に，単語を識別し，科学用語を“理解”する。さらに「GENIES」という構文解析モジュールを使って情報を構造化し，論文の個々の文をコンピューターが“読める”ように翻訳する。その解析結果を「インタラクション・ナレッジ・ベース」というデータベースに蓄積し，検索や分子間関係の発見，新たな分子間相互作用ネットワークの構築に利用する。さまざまな分子経路をグラフィックス表示できる。
　ルゼツキーはジーンウェイズの改良を続けており，生物学と化学の全領域をカバーする知識ベースを目指している。こうしたテキストマイニング技術は出版目録の解析にとどまらず，人類の知識全般を統合する可能性を秘めている。
　
キーワード：サポートベクターマシン／隠れマルコフモデル／ナイーブベイズ分類器／決定木アルゴリズム／セマンティックツリー

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