Bakgrund: Forskning i biomedicinsk text kategorisering har mest använt påse-of-words representation. Andra mer sofistikerade textrepresentationer baserade på syntaktiska, semantiska och argumentativa egenskaper har studerats mindre. I detta dokument utvärderar vi effekterna av olika textrepresentationer av biomedicinska texter som egenskaper för att återge MeSH-anteckningarna i några av de vanligaste MeSH-rubrikerna. Förutom unigrams och bigrams, dessa funktioner inkluderar substantiv fraser, citering meta-data, citering struktur, och semantisk annotation av citeringar. Resultat: Traditionella funktioner som unigram och bigrams uppvisar stark prestanda jämfört med andra funktionsuppsättningar. Liten eller ingen förbättring erhålls vid användning av meta-data eller citeringsstruktur. Noun fraser är alltför glesa och har därmed lägre prestanda jämfört med mer traditionella funktioner. Konceptuell kommentar av texterna av MetaMap visar liknande prestanda jämfört med unigrams, men att lägga till begrepp från UMLS taxonomi förbättrar inte prestandan av att använda endast kartlagda begrepp. Kombinationen av alla funktioner presterar i stort sett bättre än någon enskild funktion som beaktas. Dessutom förbättrar denna kombination prestandan hos en toppmodern MeSH-indexer. När det gäller maskininlärningsalgoritmer finner vi att de som är mer motståndskraftiga mot klassobalans till stor del får bättre prestanda. Slutsatser: Vi drar slutsatsen att även om traditionella funktioner som unigram och bigrams har en stark prestanda jämfört med andra funktioner, är det möjligt att kombinera dem för att effektivt förbättra prestandan hos påse-of-words representation. Vi har också funnit att kombinationen av inlärningsalgoritm och funktionsuppsättningar har ett inflytande på systemets övergripande prestanda. Dessutom förbättrar användningen av inlärningsalgoritmer som är motståndskraftiga mot klassobalansen i stort sett prestandan. Vid användning av en stor uppsättning funktioner måste dock hänsyn tas till algoritmer på grund av risken för övermontering. Specifika kombinationer av inlärningsalgoritmer och funktioner för enskilda MeSH-rubriker kan ytterligare öka prestandan för ett indexeringssystem.
Som i många övervakade inlärningsuppgifter, representation av problemet är relevant för utförandet av uppgiften (Jimeno REF, dvs.. omvandla text till funktioner som ska användas av algoritmer för maskininlärning.
Feature engineering for MEDLINE citation categorization with MeSH