Ny agent söker smartare i texter
Problemet i dag är inte bristen på information utan överflödet av information. Många människor upplever en informationsstress och stora svårigheter att hitta rätt information, vid rätt tillfälle, strukturerat på ett begripligt sätt. Sökmotorer på nätet ger ett överflöd av information och inte alltid exakt den information vi är ute efter.
Nu planerar forskarna vid KTH och Stockholms universitet att bygga verktyg som är smartare på att lösa våra informationsbehov. Projektet KEA – KunskapsExtraktionsAgent – har fått 2,2 miljoner kronor i stöd av VINNOVA för ett treårigt forskningsprojekt. Forskningsprojektet kommer att genomföras dels för journalsystemen vid Stockholms läns landsting, dels för omvärldsbevakaren Agent25.
– Det är spännande att få tillämpa grundforskning inom språkteknologi på två mycket heta områden som medicinsk information och Business Intelligence. Det är också mycket intressant att studera de specifika forskningsfrågorna som Stockholms läns landsting och Agent25 har, säger projektledaren Hercules Dalianis på institutionen för data- och systemvetenskap.
Forskningsprojektet KEA kommer bland annat att ge användaren möjlighet att hitta samband mellan olika texter, hitta information på andra språk än på det sökspråk man använder och automatiskt skapa ett refererat från en eller flera upphovsmannaskyddade texter.
Stockholms läns landsting vill ha stöd för att automatiskt strukturera det mycket stora antal journaltexter som finns i sjukhusens olika journalsystem. Man behöver också kunna finna både synliga och osynliga samband mellan olika texter som rör sjukdom, läkemedel, kön, ålder, yrke, levnadsstil m.m.
Agent 25 har ett stort behov av att automatiskt kunna sammanfatta de 40 000 texter som man varje dag får in på tiotalet språk. Ett skäl är att upphovsrätten gör att originaltexter bara kan användas i mycket begränsad omfattning.
Magnus Myrén