科学論文数は膨大で、酵素反応や細胞内シグナル伝達パスウェイ等の生命科学系データベース（DB）では、データ作成（キュレーション）の質と速さがキュレータの専門知識や英語力に依存する。こうした依存を軽減するには、優れたテキストマイニング・システムで、キュレータの作業を支援する必要がある。そこで、生命科学系DB構築支援技術として、テキストマイニング技術を発展させ、文献テキストデータから酵素反応や蛋白質間相互作用といった生命現象（生命系イベント）などの情報を構造化して適切に抽出（イベント抽出）するシステムを開発する。
| 研究開発プロジェクト | NEDO 次世代人工知能・ロボット中核技術開発の成果 |
| 研究機関 | 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 |
| 主要研究者 | 長野 希美、池田 修己（産業技術総合研究所）、三輪 誠（産業技術総合研究所、豊田工業大学） |
