TREC-COVID: Information Retrieval im Zeichen der Pandemie
In der aktuellen Pandemielage sind Forschende, medizinisches Fachpersonal und politische Entscheidungsträger ständig auf der Suche nach zuverlässigen Informationen über das Virus. Die konstante Flut an neuen Informationen muss daher durchsuchbar und handhabbar sein. Forschende des Information Retrieval (IR) und der automatischen Textverarbeitung können hier einen wertvollen Beitrag leisten.
In der aktuellen Pandemielange rund um COVID-19 gilt es, wissenschaftliche Informationssysteme so weiterzuentwickeln, dass sie mit den sich ständig ändernden Ereignissen und Erkenntnissen umgehen können. Hierzu organisiert das NIST, das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology, zusammen mit dem Allen Institute for Artificial Intelligence die sogenannte TREC-COVID Challenge. Das Ziel dieser Challenge ist der Aufbau und die wissenschaftliche Bewertung von Infrastrukturen und Systemen zur Unterstützung der Suche nach relevanten Informationen zu COVID-19. Im Rahmen dieser internationalen Challenge entwickeln weltweit Forschungsgruppen innovative Such- und Retrievalverfahren, die für eine zuverlässige Informationsversorgung genutzt werden können. Die Hoffnung ist, dass die Ergebnisse der TREC-COVID Challenge Antworten auf einige der Fragen von heute liefern und gleichzeitig eine Infrastruktur zur Verbesserung der Suchsysteme von morgen aufbauen.
TREC-COVID ist nach dem klassischen TREC-Muster aufgebaut und erlaubt es Forschergruppen die Ergebnisse Ihrer experimentellen Systeme einzureichen, damit diese dann von Domänenexperten auf Grundlage Ihrer Relevanz für die Suchthemen untersucht und bewertet werden. An der ersten Evaluationsrunde nahmen 56 internationale Forschungsgruppen teil. Die zweite Runde startet am 4. Mai.
Weiterführende Links zur Challenge und dem verwendeten Datensatz CORD-19: