論文の概要: Weakly Supervised Text Classification on Free Text Comments in
Patient-Reported Outcome Measures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06199v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 15:47:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 13:35:52.910015
- Title: Weakly Supervised Text Classification on Free Text Comments in
Patient-Reported Outcome Measures
- Title（参考訳）: 患者報告結果尺度におけるフリーテキストコメントの弱い教師付きテキスト分類
- Authors: Anna-Grace Linton (1), Vania Dimitrova (2), Amy Downing (3), Richard
Wagland (4), Adam Glaser (3) ((1) UKRI CDT in AI for Medical Diagnosis and
Care, University of Leeds, UK, (2) School of Computing, University of Leeds,
UK, (3) School of Medicine, University of Leeds, UK, (4) School of Health
Sciences, University of Southampton, UK)
- Abstract要約: 弱教師付きテキスト分類(WSTC)は、ラベル付きデータに制限のあるドメイン固有のテキストデータの分類に有用な分析手法である。
大腸癌患者が報告した健康関連QOL(Health-related Quality of Life, HRQoL)の判定のために, FTCに5つのWSTC手法を適用した。
その結果, ProMsデータには, モデル精度とテーマ間の差異が主因として, 適度な性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Free text comments (FTC) in patient-reported outcome measures (PROMs) data
are typically analysed using manual methods, such as content analysis, which is
labour-intensive and time-consuming. Machine learning analysis methods are
largely unsupervised, necessitating post-analysis interpretation. Weakly
supervised text classification (WSTC) can be a valuable method of analysis to
classify domain-specific text data in which there is limited labelled data. In
this paper, we apply five WSTC techniques to FTC in PROMs data to identify
health-related quality of life (HRQoL) themes reported by colorectal cancer
patients. The WSTC methods label all the themes mentioned in the FTC. The
results showed moderate performance on the PROMs data, mainly due to the
precision of the models, and variation between themes. Evaluation of the
classification performance illustrated the potential and limitations of keyword
based WSTC to label PROMs FTC when labelled data is limited.
- Abstract（参考訳）: 患者報告結果測定(PROM)データにおける自由テキストコメント(FTC)は通常、労働集約的で時間を要するコンテンツ分析のような手動の手法を用いて分析される。
機械学習分析手法は、ほとんど教師なしであり、分析後の解釈を必要とする。
弱教師付きテキスト分類(WSTC)は、ラベル付きデータに制限があるドメイン固有のテキストデータを分類するのに有用な分析方法である。
本稿では,大腸癌患者の健康関連QOL(Health-related Quality of Life, HRQoL)の指標として, FTCに5つのWSTC手法を適用した。
WSTCメソッドはFTCで言及されているすべてのテーマをラベル付けする。
結果から,promsデータの性能は,主にモデルの精度とテーマ間のばらつきから中程度に低下した。
分類性能の評価は,ラベル付きデータが限定された場合,PROMs FTCをラベル付けするためのキーワードベースのWSTCの可能性と限界を示した。
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