論文の概要: Multi-Ontology Refined Embeddings (MORE): A Hybrid Multi-Ontology and Corpus-based Semantic Representation for Biomedical Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06555v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 14:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:41:56.202743
• Title: Multi-Ontology Refined Embeddings (MORE): A Hybrid Multi-Ontology and Corpus-based Semantic Representation for Biomedical Concepts
• Title（参考訳）: マルチオントロジー精製埋め込み(MORE) : バイオメディカル概念のためのハイブリッドマルチオントロジーとコーパスベースセマンティック表現
• Authors: Steven Jiang, Weiyi Wu, Naofumi Tomita, Craig Ganoe, Saeed Hassanpour
• Abstract要約: 本稿では,複数のオントロジからのドメイン知識を分散意味モデルに組み込むためのフレームワークであるMOREを紹介する。 我々は、MOREのコーパスベースのコンポーネントとして、RadCoreとMIMIC-IIIのフリーテキストデータセットを使用します。 コーパスベースでは,メディカル・サブジェクト・ヘッダー(MeSH)と3つの最先端の類似度尺度を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5812284760539712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: Currently, a major limitation for natural language processing (NLP) analyses in clinical applications is that a concept can be referenced in various forms across different texts. This paper introduces Multi-Ontology Refined Embeddings (MORE), a novel hybrid framework for incorporating domain knowledge from multiple ontologies into a distributional semantic model, learned from a corpus of clinical text. Materials and Methods: We use the RadCore and MIMIC-III free-text datasets for the corpus-based component of MORE. For the ontology-based part, we use the Medical Subject Headings (MeSH) ontology and three state-of-the-art ontology-based similarity measures. In our approach, we propose a new learning objective, modified from the Sigmoid cross-entropy objective function. Results and Discussion: We evaluate the quality of the generated word embeddings using two established datasets of semantic similarities among biomedical concept pairs. On the first dataset with 29 concept pairs, with the similarity scores established by physicians and medical coders, MORE's similarity scores have the highest combined correlation (0.633), which is 5.0% higher than that of the baseline model and 12.4% higher than that of the best ontology-based similarity measure.On the second dataset with 449 concept pairs, MORE's similarity scores have a correlation of 0.481, with the average of four medical residents' similarity ratings, and that outperforms the skip-gram model by 8.1% and the best ontology measure by 6.9%.
• Abstract（参考訳）: 目的: 現在, 臨床応用における自然言語処理 (NLP) 解析の大きな限界は, 概念がさまざまなテキストにまたがって様々な形で参照可能であることである。 本稿では,複数のオントロジーからのドメイン知識を臨床テキストのコーパスから学習した分布的意味モデルに組み込むための新しいハイブリッドフレームワークであるmulti-ontology refined embeddeds (more)を提案する。 材料と方法:MOREのコーパスベースコンポーネントにはRadCoreとMIMIC-IIIのフリーテキストデータセットを使用します。 オントロジーに基づく部分では,医学的対象見出し(MeSH)オントロジーと3つの最先端オントロジーに基づく類似度尺度を用いる。 本研究では,sgmoid cross-entropy objective関数から修正した新しい学習目標を提案する。 結果と考察: バイオメディカル概念ペア間のセマンティックな類似性のデータセットを2つ確立し, 単語埋め込みの品質を評価する。 On the first dataset with 29 concept pairs, with the similarity scores established by physicians and medical coders, MORE's similarity scores have the highest combined correlation (0.633), which is 5.0% higher than that of the baseline model and 12.4% higher than that of the best ontology-based similarity measure.On the second dataset with 449 concept pairs, MORE's similarity scores have a correlation of 0.481, with the average of four medical residents' similarity ratings, and that outperforms the skip-gram model by 8.1% and the best ontology measure by 6.9%.

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