Medicinska ämnesrubriker (MeSH) används för att indexera de flesta databaser som genereras av National Library of Medicine. I grund och botten är MeSH termer utformade för att göra information, såsom vetenskapliga artiklar, mer återvinningsbar och kan bedömas för användare av system som PubMed. I detta dokument föreslås en ny metod för att automatisera tilldelningen av biomedicinska publikationer med MeSH-termer som utnyttjar hänvisningar till dessa publikationer. Våra resultat visar att en analys av de hänvisningar som pekar på ett dokument kan vara en användbar källa till termer som inte finns i dokumentet. Användningen av dessa citeringssammanhang, som de är kända, kan på så sätt bidra till att ge en rikare dokumentfunktionsrepresentation, vilket i sin tur kan bidra till att förbättra tillämpningar för textutvinning och informationssökning, i vårt fall MeSH termklassificering. I den här artikeln utforskar vi också nya metoder för att välja ut och använda citeringssammanhang. I synnerhet bedömer vi effekten av att vikta betydelsen av citeringstermer (som finns i citeringssammanhangen) enligt två aspekter: i) den del av pappret som de förekommer i och ii) deras avstånd till citeringsmarkören. Vi genomför inneboende och extrinsiska utvärderingar av citeringstermkvalitet. För den inneboende utvärderingen förlitar vi oss på UMLS Metathesaurus konceptuella databas för att undersöka de semantiska egenskaperna hos de minerade citeringstermer. Vi analyserar också "informativiteten" av dessa termer med hjälp av en klass-entropi åtgärd. För den extrinsiska utvärderingen kör vi en serie automatiska dokumentklassificeringsexperiment över MeSH-termer. Vår experimentella utvärdering visar att citeringssammanhang innehåller termer som är relaterade till det ursprungliga dokumentet, och att integreringen av denna kunskap resulterar i bättre klassificeringsprestanda jämfört med två toppmoderna MeSH-klassificeringssystem: MeSHUP och MTI. Våra experiment visar också att beaktandet av sektions- och distansfaktorer kan leda till statistiskt signifikanta förbättringar av citeringsfunktionens kvalitet, vilket öppnar vägen för bättre dokumentfunktionsrepresentation i andra biomedicinska textbehandlingstillämpningar.
Aljaber m.fl. REF använde termer av citeringssammanhang och UMLS för att förbättra MeSH-klassificeringen av biomedicinska artiklar.
Improving MeSH classification of biomedical articles using citation contexts
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}