Att bygga textklassificeringar med hög noggrannhet är en viktig uppgift inom biomedicin med tanke på den mängd information som döljs i ostrukturerade berättelser som forskningsartiklar och kliniska dokument. På grund av stora funktionsytor har traditionellt diskriminerande metoder såsom logistisk regression och vektormaskiner med n-gram och semantiska funktioner (t.ex. namngivna enheter) använts för textklassificering där ytterligare prestandavinster vanligtvis görs genom funktionsval och ensemblemetoder. I detta dokument visar vi att ett mer direkt tillvägagångssätt med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) överträffar flera traditionella tillvägagångssätt i biomedicinsk textklassificering med det specifika användningsfallet att tilldela medicinska ämnesrubriker (eller MeSH-termer) till biomedicinska artiklar. Utbildade annoterare vid det nationella medicinska biblioteket (NLM) tilldelar i genomsnitt 13 koder till varje biomedicinsk artikel och indexerar därmed semantiskt vetenskaplig litteratur för att stödja NLM:s söksystem PubMed. Nya rön tyder på att effektiva automatiserade insatser för MeSH term uppdrag börjar med binära klassificerare för varje termin. I detta papper använder vi CNNs för att bygga binära textklassificeringar och uppnå en absolut förbättring på över 3% i makro F-poäng över en uppsättning utvalda svårklassificerade MeSH-termer jämfört med de bästa tidigare resultaten på en offentlig datauppsättning. Ytterligare experiment på 50 högfrekvenstermer i datasetet visar också förbättringar med CNN. Våra resultat visar den starka potentialen hos CNN:er i biomedicinska textklassificeringsuppgifter.
REF använde ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att klassificera de 29 vanligaste MeSH termerna på en liten datauppsättning bestående av 9 000 citeringar.
Convolutional neural networks for biomedical text classification: application in indexing biomedical articles
{'venue': "BCB '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}