HPI-DHC, TREC 2018 정밀의학 트랙에서

TREC-PM 챌린지는 정밀의료 분야에 적용된 정보 검색 기술의 발전을 목표로 한다. 본 보고서에서는 2018년도 대회에서의 실험 설정 및 달성한 결과를 설명한다. 우리는 비지도 주제 모델링, 지도 학습 기반 문서 분류, 그리고 규칙 기반의 쿼리 시간 검색어 강화 및 확장 기법을 탐색하였다. 우리는 생물의학 논문 및 임상 시험 하위 과제에 참여하였으며, 점수 상위 3개 팀 중 하나로 평가받았다. 결과적으로 수작업으로 작성한 규칙을 기반으로 한 쿼리 확장 기법이 정보 검색 지표의 성능 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 그러나 정밀의료 분류기의 사용은 생물의학 초록 하위 과제에서 예상된 성능 향상 효과를 보이지 못하였다. 향후에는 수작업 규칙을 대체할 다양한 용어 체계를 도입하고, 부정 탐지 기법에 대한 실험을 진행할 계획이다.