情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

医学生物学文献に記載されている数値情報は、定量的かつ客観的な情報であるため情報としての価値が高い。数値と属性名の対で表現される数値情報を、機械学習によって高精度で抽出する技術の開発を目的とし、従来の課題であった教師データ収集コストの削減手法について検討を加えた。本研究では、「化合物と標的タンパク質の活性予測に関係する数値情報」の収集を対象とし、能動学習によって効果的に教師データを選択する手法を用いることによる教師データの削減効果を評価した。数値情報の抽出精度F値を80%に保つ条件のもとで、教師データの収集件数を従来よりも84.0%削減することができた。