Bakgrund: MEDLINE-citeringar indexeras manuellt på det amerikanska National Library of Medicine (NLM) med hjälp av som referens det medicinska ämnesrubriker (MeSH) kontrollerade ordförrådet. För denna uppgift läser de mänskliga indexörerna hela artikelns text. På grund av tillväxten av MEDLINE utforskar NLM Indexing Initiative indexeringsmetoder som kan stödja indexörernas uppgift. Medical Text Indexer (MTI) är ett verktyg som utvecklats av NLM Indexing Initiative för att ge MeSH indexering rekommendationer till indexörer. För närvarande indata till MTI är MEDLINE citeringar, titel och abstrakt endast. Tidigare arbete har visat att användningen av fulltext som ingång till MTI ökar återkallandet, men minskar precisionen kraftigt. Vi föreslår att man använder sammanfattningar som genereras automatiskt från den fullständiga texten för indata till MTI för att använda i uppgiften att föreslå MeSH-rubriker till indexörer. Sammanfattningar destillerar den mest framträdande informationen från den fullständiga texten, vilket kan öka täckningen av automatiska indexeringsmetoder baserade på MEDLINE. Vi antar att om resultaten var tillräckligt bra skulle manuella indexörer möjligen kunna använda automatiska sammanfattningar i stället för fullständiga texter, tillsammans med rekommendationer från MTI, för att påskynda processen samtidigt som hög kvalitet på indexeringsresultat upprätthålls. Resultat: Vi har genererat sammanfattningar av olika längder med hjälp av två olika sammanfattningar och utvärderat MTI-indexeringen på sammanfattningarna med hjälp av olika algoritmer: MTI, enskilda MTI-komponenter och maskininlärning. Resultaten jämförs med resultaten från artiklar i fulltext och MEDLINE-citeringar. Våra resultat visar att automatiskt genererade sammanfattningar uppnår liknande recall men högre precision jämfört med fulltextartiklar. Jämfört med MEDLINE-citeringar uppnår sammanfattningar högre recall men lägre precision. Slutsatser: Våra resultat visar att automatiska sammanfattningar ger bättre indexering än artiklar i fulltext. Sammanfattningar ger liknande påminnelser som fulltext men mycket bättre precision, vilket verkar tyda på att automatiska sammanfattningar effektivt kan fånga det viktigaste innehållet i de ursprungliga artiklarna. Kombinationen av MEDLINE-citeringar och automatiskt genererade sammanfattningar skulle kunna förbättra de rekommendationer som föreslås av MTI. Å andra sidan kan indexeringsprestandan vara beroende av att MeSH-rubriken indexeras. Summariseringstekniker kan därför betraktas som en funktionsvalalgoritm som kan behöva ställas in individuellt för varje MeSH rubrik.
De undersökte också effekten av att använda fulltext och sammanfattning, vilket resulterar i bättre minne men lägre precision än att använda endast abstracts REF.
MeSH indexing based on automatically generated summaries
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}