NegAIT:形態学的,文と二重否定を用いた医療テキスト単純化のための新しいパーザ【Powered by NICT】

Mukherjee Partha; Leroy Gondy; Kauchak David; Rajanarayanan Srinidhi; Romero Diaz Damian Y.; Yuan Nicole P.; Pritchard T. Gail; Colina Sonia

文献

J-GLOBAL ID：201702242454801490 整理番号：17A0971451

NegAIT:形態学的,文と二重否定を用いた医療テキスト単純化のための新しいパーザ【Powered by NICT】

NegAIT: A new parser for medical text simplification using morphological, sentential and double negation

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資料名：
巻： 69 ページ： 55-62 発行年： 2017年
JST資料番号： B0827A ISSN： 1532-0464 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

多くの異なるテキスト特徴が文章の可読性と内容理解に影響を及ぼす。否定はそのような機能の一つとして示唆されているが,テキスト可読性に及ぼす否定の影響の否定と研究を発見するために存在する少数の汎用ツールは稀である。本論文では,形態学的,文,および二重否定を検出するための新しい否定パーザ(NegAIT)を導入した。500Wikipedia文を含むヒト注釈付き金標準を用いたパーザを評価し,100%,80%,および67%のリコールという95%,89%及び67%の精度を達成した。もこの新しい否定パーザの二つの応用を調べた。易しいバージョンと難しいテキストにおける異なる否定使用を実証するために,コーパス統計研究を行った。否定使用は六コーパス:患者ブログ(4K文),Cochraneレビュー(91K文),PubMed抄録(20K文),臨床試験テキスト(48K文),および種々の医学トピックスのための英語と簡単な英語ウィキペディア記事(60Kと6K文)で比較した。最も困難なテキストは否定を含んでいた。しかし,否定型を比較した場合,受けにくい文字列(すなわち,Cochrane,PubMed,英語ウィキペディアと臨床試験)は形態学的否定有意に(p<0.01)を含んでいた。第二に,テキスト容易および困難の間の識別における否定の重要性を示すために予測分析研究を行った。五二値分類器(ナイーブBayes,SVM,ディシジョンツリー,ロジスティック回帰と線形回帰)は否定情報のみを用いて訓練した。すべての分類器は大部分のベースラインよりも優れた性能を達成した。ナイーブBayes分類器は77%(大部分ベースラインより9%高い)で最高の精度を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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医用情報処理

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