文献

J-GLOBAL ID：202002241736232379   整理番号：20A1878750

医学抄録の自動評価に向けて:脳卒中に対する無作為化試験のPubMed抄録の重要性分類のための感情分析と機械学習の現在価値【JST・京大機械翻訳】

Toward automatic evaluation of medical abstracts: The current value of sentiment analysis and machine learning for classification of the importance of PubMed abstracts of randomized trials for stroke

著者 (2件)： Fischer Igor (Division of Informatics and Statistics, Department of Neurosurgery, Medical Faculty, Heinrich-Heine University, Duesseldorf, Germany) ,  Steiger Hans-Jakob (Clinical Division and Administration, Department of Neurosurgery, Medical Faculty, Heinrich-Heine-University, Duesseldorf, Germany)
資料名： Journal of Stroke & Cerebrovascular Diseases  (Journal of Stroke & Cerebrovascular Diseases)
巻： 29  号： 9  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1420A  ISSN： 1052-3057  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重要な特徴の自動抽出によるテキストマイニングは,科学および特に医学において,急速に増加する出版数のために重要性を増している。ここでは,報告された結果の重要性と脳卒中に関する無作為化試験の結論を抽出するために,感情分析と機械学習の電流可能性を評価した。無作為化試験の200の最近の報告のPubMed要約をレビューし,研究の重要性に従って手動で分類した。論文の重要性は,「ゲーム変化者」,「sgest」,「maである」「陰性結果」として分類された。アルゴリズム感情解析を,続いて「結果」と「結論」パラグラフの両方に用い,極性と主観性に対する数値出力を得た。次に,ヒト評価の結果を極性と主観性と比較した。さらに,TensorflowとPythonに構築されたKerasプラットフォームを用いたニューラルネットワークを訓練し,「結果」と「結論」を二分化したヒト評価(1:ゲーム変化者)または「s食者」,0:「maybe」または「陰性」,または「陰性」にマッピングした。120の抽象を訓練セットとして,80を試験セットとして使用した。200件の報告のうち9件を「ゲーム変化者」として手動で分類し,40名を「s味」,73名を「ma菜」,32名および「陰性」に分類した。46の抽象は,いかなる結果も含んでいなかった。極性は,一般的に「結論」より「結論」で高かった。極性は「s息」として分類された「結論」で最も高かった。主観的性は,クラス「ゲーム」と「マイベ」でクラス「ゲーム変化者」と「陰性」より高かった。訓練されたニューラルネットワークは,”結果”と”結論”に基づく73%に基づいて,71%の精度で正確な二分出力を提供した。テキスト解析に対する現在の統計的アプローチは,ある程度の科学的医療抽象の影響を把握することができる。センチメント分析の結果は,明らかに正または負の結果よりも,よりentしい単語において, medcre結果が明らかに書かれたことを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  電流 ,  ゲーム ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  分化 ,  *脳卒中 ,  単語 ,  *機械学習 ,  ランダム化比較試験
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  自動抽出 ,  Python ,  テキスト解析 ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情分析 ,  テキストマイニング ,  機械学習 ,  人工ニューラルネットワーク ,  PubMed抄録

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (10件)： 医学 ,  抄録 ,  自動評価 ,  脳卒中 ,  無作為化試験 ,  PubMed ,  重要性 ,  分類 ,  感情分析 ,  機械学習