Mål Att utvärdera state-of-the-art oövervakade metoder på ordet sense disambiguation (WSD) uppgift i den kliniska domänen. Särskilt för att jämföra grafbaserade tillvägagångssätt som bygger på en klinisk kunskapsbas med bottom-up ämnesmodellering-baserade tillvägagångssätt. Vi undersöker flera förbättringar av de ämnesmodelleringsmetoder som använder domänspecifika kunskapskällor. Material och metoder De grafbaserade metoderna använder variationer av PageRank och avståndsbaserade likhetsmått, som fungerar över det enhetliga medicinska språksystemet (UMLS). Topic-modelleringsmetoder använder omärkta data från databasen Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care (MIMIC II) för att härleda modeller för varje tvetydigt ord. Vi undersöker effekten av att använda olika språkliga funktioner för ämnesmodeller, inklusive UMLS-baserade och syntaktiska funktioner. Vi använder en sense-taggad klinisk datauppsättning från Mayokliniken för utvärdering. Resultat Subject-modeling metoder uppnå 66,9% noggrannhet på en delmängd av Mayo Clinic data, medan de grafbaserade metoderna endast når 40-50% intervallet, med en mest frekvent-sense baslinje på 56,5%. Funktioner som härrör från UMLS semantiska typ och koncept hierarkier inte producera en vinst över påse-ofwords funktioner i ämnet modeller, men identifiera fraser från UMLS och använda syntax hjälper. Diskussion Även om ämnesmodeller överträffar grafbaserade metoder, semantiska funktioner som härrör från UMLS visa sig vara för bullriga för att förbättra prestanda bortom säck-of-words. Slutsatser Topic modellering för WSD ger överlägsna resultat inom det kliniska området, men integration av kunskap återstår att effektivt utnyttjas. 842 Chasin R, et al.
Chasin m.fl. REF jämförde en grafbaserad algoritm med den oövervakade ord sense disambiguationsmetoden baserad på ämnesmodellen, som också var ett typiskt begrepp för den oövervakade metoden.
Word sense disambiguation in the clinical domain: a comparison of knowledge-rich and knowledge-poor unsupervised methods
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}