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J-GLOBAL ID：201802264367029466   整理番号：18A1141597

マルチラベル分類モデルのアンサンブルによる生物医学記事の大規模オンライン意味索引付け【JST・京大機械翻訳】

Large-scale online semantic indexing of biomedical articles via an ensemble of multi-label classification models

著者 (5件)： Papanikolaou Yannis (Department of Computer Science, Aristotle University, Thessaloniki, Greece) ,  Tsoumakas Grigorios (Department of Computer Science, Aristotle University, Thessaloniki, Greece) ,  Laliotis Manos (Atypon, Santa Clara, USA) ,  Markantonatos Nikos (Atypon Hellas, Athens, Greece) ,  Vlahavas Ioannis (Department of Computer Science, Aristotle University, Thessaloniki, Greece)
資料名： Journal of Biomedical Semantics (Web)  (Journal of Biomedical Semantics (Web))
巻： 8  号： 1  ページ： 43  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7401A  ISSN： 2041-1480  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景】本論文において,著者らは,著者らが生物医学論文の大規模マルチラベル意味インデクシングを扱うために採用した方式を提示した。本研究は,生物医学的意味論的インデクシングと質問応答に関する課題であるBioASQチャレンジ(2013-2017)の文脈の中で主に実行された。【方法】著者らの主な貢献は,構成機械学習アルゴリズムの組合せを検証するために,McNemar統計的有意性試験を組み込んだマルチラベルアンサンブル法(MULE)である。いくつかの二次的寄与にはBioASQコーパスの時間的側面に関する研究が含まれている(BioASQのスーパーセットに適用される観測,PubMed論文収集),およびこの挑戦的な分類タスクを扱うために用いられるアルゴリズムの適切なパラメータ化が含まれている。【結果】著者らが開発したアンサンブル法を,BioASQコーパスのサブセットによる実験シナリオにおける他のアプローチと比較し,陽性結果を与えた。BioASQチャレンジにおける著者らの参加において,著者らは2013年に最初の場所を得て,4年の後に2番目の場所を得て,MTIを着実に実行して,医学の国立図書館(NLM)のインデクシングシステムを実行した。【結論】著者らの実験的比較の結果は,アンサンブル法の選択を検証するために統計的有意性試験を採用することが,特に多くのまれなラベルを有するコンテキストにおいて,マルチラベル分類装置を集めるための最適アプローチであることを示唆した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *医学 ,  学習アルゴリズム ,  部分集合 ,  モデリング ,  パラメタリゼーション ,  アルゴリズム ,  教師つき学習 ,  機械学習 ,  コーパス ,  意味論
準シソーラス用語： PubMed ,  アンサンブル法 ,  *オンライン ,  *生物医学 ,  *マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 意味索引付け ,  マルチラベルアンサンブル ,  機械学習 ,  バイオASQ ,  教師付き学習 ,  マルチラベル学習

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (26件)：

• J Am Med Inform Assoc; Recommending mesh terms for annotating biomedical articles; M Huang, A Névéol, Z Lu; 18; 5; 2011; 660-7; 10.1136/amiajnl-2010-000055; CR1;
• Tsoumakas G, Katakis I, Vlahavas I. Mining multi-label data In: Maimon O, Rokach L, editors. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd edn., Chap. 34. Springer: 2010. p. 667-85.
• IEEE Trans Knowl Data Eng; Learning from imbalanced data; H He, EA Garcia; 21; 2009; 1263-84; 10.1109/TKDE.2008.239; CR3;
• SIAM Rev; Power-law distributions in empirical data; A Clauset, CR Shalizi, MEJ Newman; 51; 4; 2009; 661-703; 10.1137/070710111; CR4;
• Tsatsaronis G, Schroeder M, Dresden TU, Paliouras G, Almirantis Y, Gaussier E, Gallinari P, Artieres T, Alvers MR, Zschunke M, Gmbh T, Ngomo A-CN. BioASQ: A Challenge on Large-Scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering, AAAI fall symposium: Information retrieval and knowledge discovery in biomedical text. 2012.

タイトルに関連する用語 (9件)： マルチラベル分類 ,  モデル ,  アンサンブル ,  生物医学 ,  記事 ,  大規模 ,  オンライン ,  意味 ,  索引付け