Mål: Automatiska textsammanfattningsverktyg kan hjälpa användare inom det biomedicinska området att få tillgång till information effektivt från en stor mängd vetenskaplig litteratur och andra källor till textdokument. I detta dokument föreslår vi en sammanfattande metod som kombinerar itemset mining och domänkunskap för att konstruera en konceptbaserad modell och för att extrahera huvudämnena från ett inmatningsdokument. Vår sammanfattning kvantifierar informationen i varje mening med hjälp av de stödvärden för objekt som visas i meningen. Metoder: För att ta itu med koncept-nivå analys av text, vår metod först kartlägger det ursprungliga dokumentet till biomedicinska begrepp med hjälp av Uniified Medical Language System (UMLS). Sedan upptäcker den de väsentliga underämnena i texten med hjälp av en data mining teknik, nämligen itemet mining, och konstruerar summering modellen. Den anställda itemset gruvalgoritm extraherar en uppsättning 1 Motsvarande författare. Adress: Institutionen för el- och datateknik, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran. Telefon: +98-31-3391-9058, fax: +98-31-3391-2450 av vanliga artiklar som innehåller korrelerade och återkommande begrepp i inmatningsdokumentet. Sammanfattningen väljer de mest relaterade och informativa meningarna och genererar den slutliga sammanfattningen. Vi utvärderar prestandan hos våra itemset-baserade sammanfattningar med hjälp av Recall-oriented Under study for Gisting Evaluation (ROUGE) metrics, som utför en uppsättning experiment. Vi jämför den föreslagna metoden med GraphSum, TexLexAn, SweSum, SUMMA, AutoSummarize, den termbaserade versionen av den itemset-baserade sammanfattningen och två baslinjer. Resultaten visar att den itemset-baserade sammanfattningen presterar bättre än de metoder som jämförs. Den produktbaserade sammanfattningen ger de bästa resultaten för alla bedömda ROUGE-mått (R-1: 0,7583, R-2: 0.3381, R-W-1.2: 0,0934, och R-SU4: 0.3889). Vi utför också en uppsättning preliminära experiment för att specificera det bästa värdet för den lägsta stödtröskel som används i objektet gruvalgoritm. Resultaten visar att värdet av denna tröskel direkt påverkar sammanräkningsmodellens noggrannhet, så att en betydande minskning kan observeras i resultatet av sammanräkning på grund av att extrema tröskelvärden tilldelas. Jämfört med statistiska, likhets- och ordfrekvensmetoder visar den föreslagna metoden att den sammanfattande modell som erhålls från konceptutvinningen och itemetbrytningen ger sammanfattningen ett effektivt mått för att mäta det informativa innehållet i meningar. Detta kan leda till en förbättring i prestanda av biomedicinsk litteratur summering.
Detta kan bidra till att bygga en mer exakt modell från idéer och ämnen i texten REF.
Quantifying the informativeness for biomedical literature summarization: An itemset mining method
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}