Motivering: Kontrollerade ordförråd som de medicinska ämnesrubrikerna (MeSH) thesaurus och Gene Ontology (GO) är ett effektivt sätt att få tillgång till och organisera biomedicinsk information genom att minska tvetydigheten i fritextdata. Olika metoder för att automatisera tilldelningen av MeSH-koncept har föreslagits för att ersätta manuell notering, men de är antingen begränsade till en liten delmängd av MeSH eller har endast jämförts med ett begränsat antal andra system. Resultat: Vi jämför prestandan hos sex MeSH-klassificeringssystem [MetaMap, EAGL, ett språk och en vektorrymdmodellbaserad metod, en K-Nearest Neighbor (KNN) approach och MTI] när det gäller att reproducera och komplettera manuella MeSH-anteckningar. Ett KNN-system överträffar tydligt de övriga publicerade tillvägagångssätten och skalas väl med stora mängder text med hjälp av den fullständiga MeSH thesaurusen. Våra mätningar visar i vilken utsträckning manuella MeSH-anteckningar kan reproduceras och hur de kan kompletteras med automatiska annoteringar. Vi visar också att en statistiskt signifikant förbättring kan uppnås i informationssökning (IR) när texten i en användares fråga automatiskt kommenteras med MeSH-koncept, jämfört med att använda den ursprungliga textförfrågan ensam. Annoteringen av biomedicinska texter med hjälp av kontrollerade ordförråd som MeSH kan automatiseras för att förbättra text endast IR. Dessutom är det automatiska MeSH-annoteringssystem vi föreslår mycket skalbart och det genererar förbättringar i IR jämförbara med dem som observerats för manuella annoteringar.
Det mest närbesläktade arbetet med denna studie är förmodligen Trieschnig et al. REF, som genomför en experimentell studie på sex olika automatiserade MeSH-klassificeringssystem (MetaMap, EAGL, en språkbaserad modellmetod, en vektorrymdmodell, en närmaste granne och MTI).
MeSH Up: effective MeSH text classification for improved document retrieval
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}