◾의약 원문에서 수작업 키워드 추출 필요

◾용어 체계 구축 시 수작업 키워드 발굴 필요

◾수작업으로 인한 인력 및 시간 소요 절감 필요

◾수작업으로 진행하던 의약용어의 자동화 및 정형화 추출 구축

◾의약 용어 추출 모델 구축

◾키워드 추출 자동화 구축

◾새로운 키워드 발굴 자동화 구축

◾smart TA

     -하이브리드 분석 모델 제공

     -지식을 언어학적 규칙으로 표현하여 문장형 키워드 추출 가능

     -언어 규칙 추천 기능 제공

◾의약 용어사전 보유

     -질환명 (한글,영문) 약 8,900개

     -증상명 (한글,영문) 약 25,000개

     -약품명 (한글,영문) 약 139,000개

◾사전 증강

     -유의어/연관어 추천

     -질환명 새로운 키워드 약2천개 제공 (기존 키워드 대비 30% 증가)

     -증상명 새로운 키워드 약3천개 제공 (기존 키워드 대비 13.5% 증가)