Bakgrund: Word sense disambiguation (WSD) är avgörande i den biomedicinska domänen för att förbättra precisionen i den naturliga språkbearbetningen (NLP), textutvinning och system för informationssökning eftersom tvetydiga ord inverkar negativt på exakt tillgång till litteratur som innehåller biomolekylära entiteter, såsom gener, proteiner, celler, sjukdomar och andra viktiga entiteter. Automatiserade tekniker har utvecklats som tar itu med WSD-problemet för ett antal textbehandlingssituationer, men problemet är fortfarande ett utmanande problem. Supervised WSD maskininlärning (ML) metoder har tillämpats i den biomedicinska domänen och har visat lovande resultat, men resultaten normalt innehåller ett antal förvirrande faktorer, och det är problematiskt att verkligen förstå effektiviteten och generalisering av metoderna eftersom dessa faktorer interagerar med varandra och påverkar de slutliga resultaten. Det finns därför ett behov av att uttryckligen ta itu med dessa faktorer och systematiskt kvantifiera deras effekter på prestandan. Resultat: Experiment utformades för att mäta effekten av "provstorlek" (dvs. Datauppsättningarnas storlek), "sensorfördelning" (dvs. fördelningen av det tvetydiga ordets olika betydelser) och "svårighetsgrad" (dvs. mått på avstånden mellan sinnenas betydelser för ett tvetydigt ord) om WSD-klassificeringens prestanda. Support Vector Machine (SVM) klassificerar applicerades på en automatiskt genererad datauppsättning som innehåller fyra tvetydiga biomedicinska förkortningar: BPD, BSA, PCA, och RSV, som valdes på grund av olika grader av skillnader i deras respektive sinnen. Resultaten visade att: 1) att öka provstorleken generellt minskade felfrekvensen, men detta begränsades främst till väl separerade sinnen (dvs. Fall där avståndet mellan sinnena var stort; i svåra fall krävdes en ovanligt stor ökning av provstorleken för att öka prestandan något, vilket var opraktiskt, 2) sensfördelningen hade ingen effekt på prestandan när sinnena var åtskilda, 3) när det fanns en majoritetskänsla på över 90 %, var WSD-klassificeringen inte bättre än att använda den enkla majoritetskänslan, 4) felfrekvensen var proportionell mot sinnenas likhet, och 5) det fanns ingen statistisk skillnad mellan resultaten när man använde en 5-faldig eller 10-faldig korsvalideringsmetod. Andra frågor som påverkar resultatet räknas också upp. Flera olika oberoende aspekter påverkar prestandan vid användning av ML-teknik för WSD. Vi fann att en kombination av dem till ett enda resultat skymmer förståelsen av de underliggande metoderna. Även om vi studerade endast fyra förkortningar använde vi en väletablerad statistisk metod som garanterar att resultaten sannolikt blir generaliserade för förkortningar med liknande egenskaper. Resultaten av våra experiment visar
Deras prestanda beror på ett antal parametrar såsom provstorlek, känslafördelning och svårighetsgrad REF ).
Machine learning and word sense disambiguation in the biomedical domain: design and evaluation issues
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}