論文の概要: Constructing Cross-lingual Consumer Health Vocabulary with
Word-Embedding from Comparable User Generated Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11612v1
- Date: Thu, 23 Jun 2022 10:46:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-24 19:22:22.288386
- Title: Constructing Cross-lingual Consumer Health Vocabulary with
Word-Embedding from Comparable User Generated Content
- Title（参考訳）: 比較可能なユーザ生成コンテンツからの単語埋め込みによる言語間消費者健康語彙の構築
- Authors: Chia-Hsuan Chang, Lei Wang, Christopher C. Yang
- Abstract要約: 本研究の目的は、英語OAC CHVを言語横断言語に拡張するための言語間自動用語認識フレームワークを提案することである。
2つの単言語単語ベクトル空間をスキップグラムアルゴリズムを用いて決定し、各空間が言語内の在来人からの共通単語関連を符号化する。
アイソメトリの仮定に基づいて、2つの単言語空間をバイリンガルワードベクトル空間に整列し、コサイン類似性を言語間で意味論的に類似した単語を識別するための計量として用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7539743709737974
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The online health community (OHC) is the primary channel for laypeople to
share health information. To analyze the health consumer-generated content
(HCGC) from the OHCs, identifying the colloquial medical expressions used by
laypeople is a critical challenge. The open-access and collaborative consumer
health vocabulary (OAC CHV) is the controlled vocabulary for addressing such a
challenge. Nevertheless, OAC CHV is only available in English, limiting the
applicability to other languages. This research aims to propose a cross-lingual
automatic term recognition framework for extending the English OAC CHV into a
cross-lingual one. Our framework requires an English HCGC corpus and a
non-English (i.e., Chinese in this study) HCGC corpus as inputs. Two
monolingual word vector spaces are determined using skip-gram algorithm so that
each space encodes common word associations from laypeople within a language.
Based on isometry assumption, the framework align two monolingual spaces into a
bilingual word vector space, where we employ cosine similarity as a metric for
identifying semantically similar words across languages. In the experiments,
our framework demonstrates that it can effectively retrieve similar medical
terms, including colloquial expressions, across languages and further
facilitate compilation of cross-lingual CHV.
- Abstract（参考訳）: オンライン健康コミュニティ(OHC)は、平民が健康情報を共有するための主要なチャンネルである。
OHCsから健康消費者生成コンテンツ(HCGC)を解析するためには、一般人が使用する口語医療表現を特定することが重要な課題である。
open-access and collaborative consumer health vocabulary (oac chv)はそのような課題に対処するための制御された語彙である。
それでも、OAC CHVは英語でのみ利用可能であり、他の言語にも適用可能である。
本研究では,英語のoac chvを言語横断言語に拡張するための言語間自動認識フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,英語HCGCコーパスと非英語HCGCコーパス(中国語)を入力として必要とする。
2つの単言語単語ベクトル空間をスキップグラムアルゴリズムを用いて決定し、各空間が言語内の在来人からの共通単語関連を符号化する。
アイソメトリの仮定に基づいて、2つの単言語空間をバイリンガルワードベクトル空間に整列し、コサイン類似性を言語間で意味論的に類似した単語を識別するための計量として用いる。
実験では,言語間の共通表現を含む類似の医療用語を効果的に検索し,さらに言語間CHVのコンパイルを容易にすることを実証した。
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