論文の概要: Large-scale fine-grained semantic indexing of biomedical literature
based on weakly-supervised deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09350v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 10:33:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 13:54:29.184628
- Title: Large-scale fine-grained semantic indexing of biomedical literature
based on weakly-supervised deep learning
- Title（参考訳）: 弱教師付き深層学習に基づく生物医学文献の大規模細粒度意味インデクス
- Authors: Anastasios Nentidis, Thomas Chatzopoulos, Anastasia Krithara,
Grigorios Tsoumakas, Georgios Paliouras
- Abstract要約: 本研究では,概念レベルでのアノテーションの自動修正手法を提案する。
提案手法は拡張された大規模レトロスペクティブシナリオに基づいて評価される。
その結果, 自動記述子には概念発生が強く, 辞書ベースの記述子と組み合わせればさらに拡張できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.422873244787516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic indexing of biomedical literature is usually done at the level of
MeSH descriptors, representing topics of interest for the biomedical community.
Several related but distinct biomedical concepts are often grouped together in
a single coarse-grained descriptor and are treated as a single topic for
semantic indexing. This study proposes a new method for the automated
refinement of subject annotations at the level of concepts, investigating deep
learning approaches. Lacking labelled data for this task, our method relies on
weak supervision based on concept occurrence in the abstract of an article. The
proposed approach is evaluated on an extended large-scale retrospective
scenario, taking advantage of concepts that eventually become MeSH descriptors,
for which annotations become available in MEDLINE/PubMed. The results suggest
that concept occurrence is a strong heuristic for automated subject annotation
refinement and can be further enhanced when combined with dictionary-based
heuristics. In addition, such heuristics can be useful as weak supervision for
developing deep learning models that can achieve further improvement in some
cases.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカル文献のセマンティックインデックス化は通常、バイオメディカルコミュニティの関心事を表すMeSH記述子のレベルで行われる。
いくつかの関連するが異なる生体医学の概念は、しばしば単一の粗い粒度の記述子にまとめられ、セマンティックインデックスの単一のトピックとして扱われる。
本研究では,概念レベルにおける主題アノテーションの自動改良手法を提案し,深層学習手法について検討する。
このタスクにはラベル付きデータがないため、論文の要約における概念発生に基づく弱い監督に依存する。
提案手法は,MEDLINE/PubMedでアノテーションが利用可能になるMeSH記述子となる概念を活かして,拡張された大規模なレトロスペクティブシナリオで評価される。
以上の結果から,概念の出現は,自動アノテーション改良のための強いヒューリスティックであり,辞書に基づくヒューリスティックと組み合わせることでさらに拡張できることが示唆された。
さらに、このようなヒューリスティックは、深層学習モデルを開発するための弱い監督として有用であり、場合によってはさらなる改善を達成できる。
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