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J-GLOBAL ID：202202211656484957   整理番号：22A0912622

系統的レビューにおける機械学習:高速レビューにおけるLingo3Gと人間研究者カテゴリー化を用いた自動テキストクラスタリングの比較【JST・京大機械翻訳】

Machine learning in systematic reviews: Comparing automated text clustering with Lingo3G and human researcher categorization in a rapid review

著者 (5件)： Muller Ashley Elizabeth (Norwegian Institute of Public Health, Skoyen, Norway) ,  Ames Heather Melanie R. (Norwegian Institute of Public Health, Skoyen, Norway) ,  Ames Heather Melanie R. (Cochrane Consumer and Communication Group, Centre for Health Communication and Participation, School of Psychology and Public Health, La Trobe University, Bundoora, Victoria, Australia) ,  Jardim Patricia Sofia Jacobsen (Norwegian Institute of Public Health, Skoyen, Norway) ,  Rose Christopher James (Norwegian Institute of Public Health, Skoyen, Norway)
資料名： Research Synthesis Methods  (Research Synthesis Methods)
巻： 13  号： 2  ページ： 229-241  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2735A  ISSN： 1759-2879  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： 系統的レビューは資源集約的である。機械学習ツールは,主に研究同定プロセスに焦点を合わせているが,解析と分類を支援するツールも必要である。1つの可能性は,教師なし自動テキストクラスタリングを使用することであり,その中で,各研究は,1つ以上の意味のあるクラスタに自動的に割り当てられる。著者らの主目的は,簡易迅速レビューにおける分類研究において,自動化クラスタリング法,Lingo3Gの有用性を評価し,次に,手動分類と比較して,この方法の性能(精度および再現率)を比較することであった。クラスタ割当(2つの独立した研究者)をクラスタ化するヒト研究者によって,またはクラスタ割当てに非盲検化された人的研究者(もう1つの研究者がもう1つの作業を検査する)によってコード化されるレビューにおいて,すべての128の研究をランダムに割り当てた。手動分類対自動クラスタリングの時間使用,精度および想起を比較した。自動化クラスタリングと手動分類は,集団と介入/文脈による研究を組織化した。自動化クラスタリングは2つの手動で同定されたカテゴリーの同定に失敗したが,ヒト研究者によって同定されない1つの付加的カテゴリーを同定した。自動クラスタリングは,ブラインドおよび非盲検研究者(例えば,88%対89%)の両者に対して類似の精度を持つが,より高い再現率(例えば89%対84%)を有すると見積もる。手動分類は自動クラスタリングよりも49%多い時間を必要とした。特定のクラスタリングアルゴリズムを用いて,自動化クラスタリングは,より単純な系統的レビューにおける研究を通して,パターンの同定と同定に役立つ。クラスタリングは,手動カテゴリーにしばしば対応する言語学的差異に従って,グループ研究に十分敏感であることを見出した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  カテゴリー ,  言語学 ,  分類 ,  研究 ,  ヒト ,  比率 ,  クラスタ化 ,  *研究者 ,  *クラスタ ,  人間 ,  *機械学習 ,  システマティックレビュー
準シソーラス用語： 再現率 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタリング ,  Lingo3G ,  機械学習 ,  スコーピングレビュー ,  系統的レビュー

分類 (5件)： 工業・技術設計  (HA05000Q) ,  情報収集・整理  (AC04000I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 系統的レビュー ,  機械学習 ,  レビュー ,  人間 ,  研究 ,  カテゴリー化 ,  テキストクラスタリング