論文の概要: Enhancing Automatic PT Tagging for MEDLINE Citations Using Transformer-Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03321v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 19:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.019219
• Title: Enhancing Automatic PT Tagging for MEDLINE Citations Using Transformer-Based Models
• Title（参考訳）: 変圧器モデルを用いたMEDLINE共振器の自動PTタグ化
• Authors: Victor H. Cid, James Mork,
• Abstract要約: 我々は,事前学習型トランスフォーマーモデル BERT と DistilBERT を用いて,MEDLINE の引用メタデータから医療対象見出し(PT)を予測する可能性を検討した。 その結果,PTタグ付け精度を大幅に向上させるトランスフォーマーモデルの可能性を示し,スケーラブルで効率的なバイオメディカルインデクシングの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We investigated the feasibility of predicting Medical Subject Headings (MeSH) Publication Types (PTs) from MEDLINE citation metadata using pre-trained Transformer-based models BERT and DistilBERT. This study addresses limitations in the current automated indexing process, which relies on legacy NLP algorithms. We evaluated monolithic multi-label classifiers and binary classifier ensembles to enhance the retrieval of biomedical literature. Results demonstrate the potential of Transformer models to significantly improve PT tagging accuracy, paving the way for scalable, efficient biomedical indexing.
• Abstract（参考訳）: MEDLINEの引用メタデータからMeSH (Messical Subject Headings) Publication Types (PTs) の予測の可能性について, BERT と DistilBERT を用いて検討した。 本研究は,従来のNLPアルゴリズムに依存する,現在の自動インデックス化プロセスにおける制約に対処する。 バイオメディカル文献の検索を促進するために,モノリシックなマルチラベル分類器とバイナリ分類器アンサンブルを評価した。 その結果,PTタグ付け精度を大幅に向上させるトランスフォーマーモデルの可能性を示し,スケーラブルで効率的なバイオメディカルインデクシングの道を開いた。

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