Biomedicinska texter kan typiskt representeras av fyra retoriska kategorier: Introduktion, Metoder, Resultat och Diskussion (IMRAD). Att klassificera meningar i dessa kategorier kan gynna många andra text-mining uppgifter. Även om många studier har tillämpat olika metoder för att automatiskt klassificera meningar i MEDLINE abstracts i IMRAD-kategorierna, har få undersökt klassificeringen av meningar som förekommer i heltext biomedicinska artiklar. Vi utvärderade först om meningarna i biomedicinska artiklar i fulltext kunde kommenteras på ett tillförlitligt sätt i IMRAD-formatet och sedan utforskade olika tillvägagångssätt för att automatiskt klassificera dessa meningar i IMRAD-kategorierna. Våra resultat visar ett övergripande notavtal på 82,14 % med en Kappa-poäng på 0,756. Det bästa klassificeringssystemet är en multinomisk naiv Bayes-klassificerare som är utbildad på manuellt kommenterade data som uppnådde 91,95 % noggrannhet och en genomsnittlig F-poäng på 91,55 %, vilket är betydligt högre än baslinjesystemen. En webbversion av detta system finns tillgänglig på Internet på http://wood.ims.uwm.edu/full_text_classifier/.
REF beskrev ett system som automatiskt klassificerar meningar i fullständiga biomedicinska artiklar i en av fyra retoriska kategorier: introduktion, metoder, resultat och diskussioner.
Automatically classifying sentences in full-text biomedical articles into Introduction, Methods, Results and Discussion
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}