毒理学研究中研究描述符的无监督识别：一项实验研究
计算与语言
2018-11-06 v1 数字图书馆
摘要
在出版物全文里识别和提取诸如研究描述符之类的数据元素，是许多任务中所需的关键却依赖人工且劳动密集的步骤。本文探讨以无监督方式识别数据元素的问题。具体而言，给定一组描述特定研究参数（如物种、给药途径和给药方案）的标准，我们开发了一种无监督方法来识别与该标准相关的文本片段（句子）。一个经训练用于识别符合标准之出版物的二分类器，在由候选句子训练时表现优于由文本中随机选取的句子训练时，这支持了我们的方法能够准确识别研究描述符的直觉。
引用
@article{arxiv.1811.01183,
title = {Unsupervised Identification of Study Descriptors in Toxicology Research: An Experimental Study},
author = {Drahomira Herrmannova and Steven R. Young and Robert M. Patton and Christopher G. Stahl and Nicole C. Kleinstreuer and Mary S. Wolfe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01183},
year = {2018}
}
备注
Ninth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis at EMNLP 2018