Abstrakt. Automatisk kvalitetsutvärdering av webbinformation är en uppgift med många användningsområden och av stor relevans, särskilt inom kritiska områden som den medicinska. Vi går från intuitionen att kvaliteten på innehållet i medicinska webbdokument påverkas av funktioner relaterade till den specifika domänen. För det första, användningen av en specifik vokabulär (Domain Informativeness); sedan, antagandet av specifika koder (som de som används i infoboxar i Wikipedia artiklar) och typen av dokument (t.ex. historiska och tekniska). I detta dokument föreslår vi att utnyttja specifika domänfunktioner för att förbättra resultaten av utvärderingen av Wikipedia medicinska artiklar. I synnerhet utvärderar vi de artiklar som antar en "aktiv" modell, vars egenskaper är relaterade till innehållet i artiklarna, så att modellen också direkt kan föreslå strategier för att förbättra en viss artikelkvalitet. Vi förlitar oss på Natural Language Processing (NLP) och ordböcker-baserade tekniker för att extrahera de biomedicinska begreppen i en text. Vi bevisar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt genom att klassificera de medicinska artiklarna i Wikipedia Medicin Portal, som tidigare har varit manuellt märkta av Wiki Project team. Resultaten av våra experiment bekräftar att genom att beakta domänorienterade funktioner är det möjligt att uppnå förnuftiga förbättringar med avseende på befintliga lösningar, främst för de artiklar som andra tillvägagångssätt har mindre korrekt klassificerat. Förutom att vara intressanta på egen hand kräver resultaten ytterligare forskning inom området domänspecifika funktioner som lämpar sig för kvalitetsbedömning av webbdata.
Andra verk har fokuserats på förbättring av Wikipedia artiklar med hjälp av Natural Language Processing (NLP) tekniker, och genom att tillämpa automatisk utvärdering av Wikipedia medicinska artiklar REF.
A matter of words: NLP for quality evaluation of Wikipedia medical articles
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}