Bakgrund: Terminologier som förklarar variationen i språkanvändning genom att länka synonymer och förkortningar till deras motsvarande koncept är viktiga möjliggörare av högkvalitativ information utvinning från medicinska texter. På grund av användningen av specialiserade underspråk inom det medicinska området, manuell konstruktion av semantiska resurser som korrekt återspeglar språkanvändning är både kostsamt och utmanande, ofta resulterar i låg täckning. Även om modeller av distributionssemantik som tillämpas på stora corpora utgör ett potentiellt sätt att stödja utvecklingen av sådana resurser, är deras förmåga att isolera synonymer från andra semantiska relationer begränsad. Deras tillämpning inom det kliniska området har också först nyligen börjat utforskas. Att kombinera distributionsmodeller och tillämpa dem på olika typer av corpora kan leda till förbättrad prestanda på uppgifterna att automatiskt extrahera synonymer och förkortning-expansion par. Resultat: En kombination av två distributionsmodeller -Random Indexing och Random Permutation -anställd i kombination med en enda corpus outperforms med hjälp av någon av modellerna i isolering. Dessutom kombinerar semantiska utrymmen inducerad från olika typer av corpora - en corpus av klinisk text och en corpus av medicinska tidskriftsartiklar - ytterligare förbättrar resultat, överträffar en kombination av semantiska utrymmen inducerad från en enda källa, samt ett enda semantiskt utrymme inducerad från den gemensamma corpus. En kombinationsstrategi som helt enkelt sammanfattar den cosinus likheten poäng kandidat termer är i allmänhet den mest lönsamma av de undersökta. Slutligen ger tillämpningen av enkla filtreringsregler efter behandlingen betydande resultatvinster när det gäller uppgifterna att extrahera förkortningsförlängningspar, men inte synonymer. De bästa resultaten, mätt som minne i en lista över tio kandidattermer, för de tre uppgifterna är: 0,39 för förkortningar till långa former, 0,33 för långa former till förkortningar och 0,47 för synonymer. Slutsatser: Denna studie visar att ensembler av semantiska utrymmen kan ge bättre prestanda på uppgifterna att automatiskt extrahera synonymer och förkortning-expansion par. Detta begrepp, som förtjänar ytterligare undersökning, gör det möjligt att kombinera olika distributionsmodeller - med olika modellparametrar - och olika typer av korpora, vilket potentiellt gör det möjligt att uppnå bättre prestanda på ett brett spektrum av uppgifter för behandling av naturligt språk.
REF skapade ensembler av semantiska utrymmen, genom att kombinera olika distributionsmodeller och semantiska utrymmen inducerad från olika corpora, för synonymextraktion.
Synonym extraction and abbreviation expansion with ensembles of semantic spaces
{'venue': 'Journal of Biomedical Semantics', 'journal': 'Journal of Biomedical Semantics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}