Förmågan att exakt modellera textens innehållsstruktur är viktig för många tillämpningar för behandling av naturligt språk. Detta dokument beskriver experiment med generativa modeller för att analysera diskursstrukturen i medicinska abstracts, som i allmänhet följer mönstret av "introduktion", "metoder", "resultat" och "slutsatser". Vi visar att Hidden Markov Modeller är kapabla att exakt fånga strukturen av sådana texter, och kan uppnå klassificering noggrannhet jämförbar med den av diskriminativa tekniker. Dessutom ger generativa metoder fördelar som kan göra dem att föredra framför diskriminerande tekniker som Support Vector Machines under vissa förhållanden. Vårt arbete ger två bidrag: på applikationsnivå rapporterar vi goda resultat på en intressant uppgift inom ett viktigt område; mer allmänt bidrar våra resultat till en pågående diskussion om kompromisser mellan generativa och diskriminativa tekniker.
Lin m.fl. REF beskriver experiment med generativa modeller för att analysera diskursstrukturen i medicinska abstracts, som i allmänhet följer mönstret av "introduktion", "metoder", "resultat" och "slutsatser".
Generative Content Models For Structural Analysis Of Medical Abstracts
{'venue': 'BioNLP Workshop On Linking Natural Language And Biology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}