Paper-Analyzer의 목표는 자연어 처리(NLP)에 대한 딥 러닝(DL) 모델을 통해 과학(생물의학) 논문에서 지식 추출을 촉진하는 것입니다. Paper-Analyzer의 핵심은 과학 논문을 대상으로 정밀 조정된 변압기 같은 아키텍처로 구축된 언어 모델(LM)입니다. LM의 목적은 컨텍스트를 고려하여 다음 단어를 예측하는 것입니다. 본 그룹에서는 자동 지식 추출이라는 주요 목표의 연속 단계로서, LM을 기반으로 구축된 모델을 훈련시켜 명명된 엔티티 인식(NER), 관계 추출(RE), 질의 응답(QA)과 같은 여러 후속 작업을 해결했습니다.