VigiCovid :

Motores de búsqueda y gestión del conocimiento

Descripción general

Hemos creado VIGICOVID, un sistema que extrae de forma automática la información relativa a la COVID-19 de revistas científicas. VIGICOVID es un sistema dirigido a la extracción de respuestas de la avalancha informativa sobre la COVID-19 y la SARS-CoV-2, y toma como punto de partida preguntas realizadas en un lenguaje natural. 

Las investigaciones realizadas a nivel mundial en torno a la pandemia han generado un alud de noticias, y este sistema responde a la necesidad de buscar respuestas entre toda esta información. Mediante la inteligencia artificial y recurriendo a una recopilación de publicaciones científicas, el sistema visualiza a la persona usuaria las respuestas de las preguntas que esta plantea, empleando un lenguaje natural en las interacciones.

Reto

La comunidad investigadora biosanitaria mundial está realizando un gran esfuerzo en la generación de conocimiento en torno a la COVID-19 y a la SARS-CoV-2. Este esfuerzo se traduce en la generación vertiginosa de una gran cantidad de publicaciones científicas, lo que dificulta la consulta y el análisis de toda esa información. En este proyecto, hemos investigado enfoques neuronales innovadores, que permiten consultar todo este material recurriendo al lenguaje natural.

Cooperación

Este proyecto ha contado con la colaboración del personal investigador del centro HiTZ de la UPV/EHU, del grupo NLP & IR de la UNED y del centro de trabajo de Orai NLP Teknologiak, gracias al  Fondo Supera COVID-19 concedido por la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas (CRUE), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y el Banco Santander. 

Resultado

http://nlp.uned.es/vigicovid-project/index.html 

Arantxa Otegi, Iñaki San Vicente, Xabier Saralegi, Anselmo Peñas, Borja Lozano, Eneko Agirre: Information retrieval and question answering: A case study on COVID-19 scientific literature Knowledge-Based Systems DOI: 10.1016/j.knosys.2021.108072