Building a biomedical tokenizer using the token lattice design pattern and the adapted Viterbi algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tokenization is an important component of language processing yet there is no widely accepted tokenization method for English texts, including biomedical texts. Other than rule based techniques, tokenization in the biomedical domain has been regarded as a classification task. Biomedical classifier-based tokenizers either split or join textual objects through classification to form tokens. The idiosyncratic nature of each biomedical tokenizer's output complicates adoption and reuse. Furthermore, biomedical tokenizers generally lack guidance on how to apply an existing tokenizer to a new domain (subdomain). We identify and complete a novel tokenizer design pattern and suggest a systematic approach to tokenizer creation. We implement a tokenizer based on our design pattern that combines regular expressions and machine learning. Our machine learning approach differs from the previous split-join classification approaches. We evaluate our approach against three other tokenizers on the task of tokenizing biomedical text. RESULTS: Medpost and our adapted Viterbi tokenizer performed best with a 92.9% and 92.4% accuracy respectively. CONCLUSIONS: Our evaluation of our design pattern and guidelines supports our claim that the design pattern and guidelines are a viable approach to tokenizer construction (producing tokenizers matching leading custom-built tokenizers in a particular domain). Our evaluation also demonstrates that ambiguous tokenizations can be disambiguated through POS tagging. In doing so, POS tag sequences and training data have a significant impact on proper text tokenization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».