Deep Document Knowledge：LLMを活用した医療知識グラフ生成とセマンティック検索システム
概要
Deep Document Knowledgeは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、医療文献から医療エンティティやそれらの関係性を自動抽出、知識グラフとして構造化することを目的としたオープンソースプロジェクトです。PubMedQAをはじめとするバイオメディカルテキストを対象に、高度な自然言語処理技術とベクトル検索を組み合わせ、ユーザーが意味的に関連する情報を効率的に検索・活用できる環境を提供します。医療分野のデータ解析や知識発見に役立つ技術基盤として注目されます。
リポジトリの統計情報
- スター数: 3
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 3
- コミット数: 3
- ファイル数: 7
- メインの言語: Python
主な特徴
- 医療文献（PubMedQAなど）から医療エンティティと関係性を抽出し知識グラフを構築
- 大規模言語モデル（LLM）を用いた高精度な情報抽出と文脈理解
- ベクトルデータベースを活用したセマンティック検索機能を実装
- Pythonベースで拡張性が高く、医療情報解析に特化した設計
技術的なポイント
Deep Document Knowledgeは、自然言語処理（NLP）と知識グラフ技術を融合させ、医療分野の文献情報の高度な解析を実現しています。まず、プロジェクトはPubMedQAデータセットなどのバイオメディカルテキストを入力とし、LLMを活用して医療エンティティ（疾病名、治療法、症状など）やそれらの関係性を抽出します。LLMの強みである文脈理解能力を生かし、単純なキーワード抽出では捉えられない複雑な関係や意味合いも高精度で検出可能です。
抽出した情報は知識グラフの形式で構造化され、エンティティ間の多様な関係性をネットワークとして表現します。これにより、医療情報の全体像や関連性の把握が容易となり、従来のテキスト検索に比べて高度な知識発見が可能です。さらに、本システムはベクトルデータベースを組み込み、セマンティック検索を実現しています。自然言語での問い合わせに対し、意味的に近しい情報をベクトル空間で高速に検索し、関連回答を提示可能です。
Pythonベースの実装は、モジュールごとに「deep_knowledge_creator」と「deep_knowledge_search」といったディレクトリに分割されており、知識抽出と検索機能の独立した拡張やメンテナンスをサポートします。医療分野に特化した専門的な知識抽出と汎用的な検索機能を統合した設計は、今後の医療AIや情報解析分野における応用展開に大きな可能性を秘めています。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .DS_Store: file
- .gitignore: file
- LICENSE: file
- deep_knowledge_creator: dir（医療知識抽出・グラフ構築モジュール）
- deep_knowledge_search: dir（セマンティック検索モジュール）
- README.md: file（プロジェクト説明）
- requirements.txt: file（依存パッケージ一覧）
まとめ
医療文献の知識抽出と検索を高度に統合した先進的プロジェクト。
リポジトリ情報：
- 名前: deep_document_knowledge
- 説明: this is a repository which can leverage LLM for knowledge graph creation and search along with semantic search.
- スター数: 3
- 言語: Python
- URL: https://github.com/pavanjava/deep_document_knowledge
- オーナー: pavanjava
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/25398886?v=4