医学・生物学分野の論文から，事前に選択した属性（疾患，投与薬剤，投与量，投与期間，被験者の年齢，結果など）に関する情報を，構造化データとして抽出するキュレーションシテムBiomedCuratorのを開発を行なった．本システムは，関係抽出のためのテキスト生成モデル，エンティティ認識，テキスト分類モデル，知識ベース上のエントリからの情報検索とエンティティ・リンキング，パターンに基づく複数属性の情報抽出を行う自然言語処理アプローチによって構成されている．BiomedCuratorはウェブサイト（https://biomed-text.airc.aist.go.jp/biomedcurator/）において公開している．

医学・生物学分野の論文や臨床試験の報告書には，適用された薬，対象疾患，投与量，投与期間，被験者の年齢，結果などの情報が提供されている．これらの情報は，創薬や医薬品開発のためのデータマイニングや統計分析に有用であり，通常は専門家が論文を読んで抽出し，図1に示すような属性と値が対応づけられた2次元のスプレッドシート形式の構造化データを手作業で作成している．本稿では，このような構造化データを自動生成（以下，データキュレーション）するシステムを提案する．データキュレーションのタスクには，エンティティ認識，エンティティ・リンキング，関係抽出，テキスト分類など，さまざまな自然言語処理技術を用いたアプローチが必要となる．また，このタスクの特徴は，訓練データとなる，人間の専門家によってキュレーションされたデータがスプレッドシート形式で提供される一方，抽出すべき情報が論文中のどこの位置に記述されているかが明示されない．したがって，通常のエンティティ認識の学習データとは異なり，BIOタグは注釈されていない．また，キュレーションされたデータ中では，元の論文と異なる用語や表現が使われている可能性がある．本稿では，これらの技術的課題を2.2節で述べる手法で解決する．さらに，特に肺疾患に関するドメインについて手法を実装し，ユーザーが指定するPubMedIDあるいはClinicalTrials.govIDに該当する文献から，61個の属性を自動データキュレーションするシステムBiomedCuratorについて報告する．