論文の概要: MeSHup: A Corpus for Full Text Biomedical Document Indexing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13604v1
- Date: Thu, 28 Apr 2022 16:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-29 17:02:00.920347
- Title: MeSHup: A Corpus for Full Text Biomedical Document Indexing
- Title（参考訳）: meshup: 全文生物医学文書インデックス作成のためのコーパス
- Authors: Xindi Wang, Robert E. Mercer, Frank Rudzicz
- Abstract要約: 我々は、英語で1,342,667のフルテキスト記事を含む大規模注釈付きMeSHインデックスコーパスMeSHupをリリースする。
コーパス上の文書とその関連ラベルの機能を組み合わせたエンドツーエンドモデルをトレーニングし、新しいベースラインを報告します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.321887243319924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical Subject Heading (MeSH) indexing refers to the problem of assigning a
given biomedical document with the most relevant labels from an extremely large
set of MeSH terms. Currently, the vast number of biomedical articles in the
PubMed database are manually annotated by human curators, which is time
consuming and costly; therefore, a computational system that can assist the
indexing is highly valuable. When developing supervised MeSH indexing systems,
the availability of a large-scale annotated text corpus is desirable. A
publicly available, large corpus that permits robust evaluation and comparison
of various systems is important to the research community. We release a large
scale annotated MeSH indexing corpus, MeSHup, which contains 1,342,667 full
text articles in English, together with the associated MeSH labels and
metadata, authors, and publication venues that are collected from the MEDLINE
database. We train an end-to-end model that combines features from documents
and their associated labels on our corpus and report the new baseline.
- Abstract（参考訳）: MeSHインデックス(Messical Subject Heading)とは、非常に大きなMeSH用語から、与えられたバイオメディカル文書を最も関連性の高いラベルに割り当てる問題である。
現在、PubMedデータベースの膨大な数のバイオメディカル記事は人事キュレーターによって手動で注釈付けされており、それは時間と費用がかかり、索引付けを補助できる計算システムは非常に貴重である。
教師付きMeSHインデックスシステムを開発する際には,大規模注釈付きテキストコーパスの利用が望ましい。
様々なシステムの堅牢な評価と比較を可能にする,公開可能な大規模コーパスは,研究コミュニティにとって重要である。
我々は、MEDLINEデータベースから収集されたMeSHラベルとメタデータ、著者、出版会場とともに、英語で1,342,667のフルテキスト記事を含む大規模注釈付きMeSHインデックスコーパスMeSHupをリリースした。
コーパス上の文書とその関連ラベルの機能を組み合わせたエンドツーエンドモデルをトレーニングし、新しいベースラインを報告します。
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