論文の概要: Mirror Matching: Document Matching Approach in Seed-driven Document Ranking for Medical Systematic Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14318v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 22:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-31 00:41:45.155312
• Title: Mirror Matching: Document Matching Approach in Seed-driven Document Ranking for Medical Systematic Reviews
• Title（参考訳）: ミラーマッチング: 医療体系レビューのためのシード駆動文書ランキングにおける文書マッチングアプローチ
• Authors: Grace E. Lee and Aixin Sun
• Abstract要約: 文書ランキングとは、関係する文書が無関係のものよりも上位にある文書ランキングを提供することによって研究者を支援する手法である。 本稿では,医用要約テキスト間のマッチングスコアを共通記述パターンを組み込んで計算するミラーマッチング(Mirror Matching)という文書マッチング尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.3220495275256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When medical researchers conduct a systematic review (SR), screening studies is the most time-consuming process: researchers read several thousands of medical literature and manually label them relevant or irrelevant. Screening prioritization (ie., document ranking) is an approach for assisting researchers by providing document rankings where relevant documents are ranked higher than irrelevant ones. Seed-driven document ranking (SDR) uses a known relevant document (ie., seed) as a query and generates such rankings. Previous work on SDR seeks ways to identify different term weights in a query document and utilizes them in a retrieval model to compute ranking scores. Alternatively, we formulate the SDR task as finding similar documents to a query document and produce rankings based on similarity scores. We propose a document matching measure named Mirror Matching, which calculates matching scores between medical abstract texts by incorporating common writing patterns, such as background, method, result, and conclusion in order. We conduct experiments on CLEF 2019 eHealth Task 2 TAR dataset, and the empirical results show this simple approach achieves the higher performance than traditional and neural retrieval models on Average Precision and Precision-focused metrics.
• Abstract（参考訳）: 医学研究者が体系的レビュー(SR)を行う場合、スクリーニング研究は最も時間を要するプロセスである。 文書の優先順位付け (Screening Prioritization) とは、関係文書が関連文書よりも上位にある文書ランキングを提供することによって研究者を支援する手法である。 シード駆動型文書ランキング(SDR)は、クエリとして既知の関連ドキュメント(シード)を使用し、そのようなランキングを生成する。 SDRに関するこれまでの研究は、クエリ文書で異なる項重みを識別する方法を模索し、それらを検索モデルで利用してランキングスコアを計算する。 あるいは、SDRタスクを、クエリドキュメントと類似したドキュメントを見つけ、類似度スコアに基づいてランキングを生成するように定式化する。 本稿では,背景,方法,結果,結論などの共通記述パターンを順に組み込むことで,医用要約テキスト間のマッチングスコアを算出するミラーマッチングという文書マッチング尺度を提案する。 CLEF 2019 eHealth Task 2 TARデータセットで実験を行い、実験結果から、この単純なアプローチは平均精度と精度にフォーカスしたメトリクス上の従来のニューラルネットワークモデルよりも高いパフォーマンスを実現することが示された。

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