Ämnessegmentering och märkningssystem möjliggör finkornig informationssökning. Tidigare föreslagna metoder kräver dock kommenterade data för att anpassa sig till olika informationsbehov och har begränsad tillämplighet på texter med kort segmentslängd. Vi introducerar en oövervakad metod baserad på en kombination av dolda Markov-modeller och latent semantisk indexering som gör att de ämnen av intresse kan definieras fritt, utan behov av data annotation, och kan identifiera korta segment. Metoden utvärderas inom ett tillämpningsområde inom intensivvårdens berättelser. Det visar sig avsevärt överträffa en nyckelordsbaserad heuristisk baslinje och uppnå en prestandanivå som är jämförbar med den för en relaterad övervakad metod tränad på 3600 manuellt kommenterade ord.
Ginter föreslog en oövervakad metod, baserad på dolda Markov modeller, som kombinerades med latent semantisk analys för att definiera ämnen av intresse utan nödvändigtvis data annotation; denna metod skulle också kunna användas för att identifiera korta segment REF ).
Combining Hidden Markov Models and Latent Semantic Analysis for Topic Segmentation and Labeling: Method and Clinical Application
{'venue': 'International journal of medical informatics', 'journal': 'International journal of medical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}