Multilabel associative classification categorization of MEDLINE aticles into MeSH keywords
Notice bibliographique
Résumé
The specific characteristic of classification of medical documents from the MEDLINE database is that each document is assigned to more than one category, which requires a system for multilabel classification. Another major challenge was to develop a scalable method capable of dealing with hundreds of thousand of documents. We proposed a novel system for automated classification of MEDLINE documents to MeSH keywords based on the recently developed data mining algorithm called ACRI, which was modified to accommodate multilabel classification. Five different classification configurations in conjunction with different methods of measuring classification quality were proposed and tested. The extensive experimental comparison showed superiority of methods based on reoccurrence of words in an article over nonrecurrent-based associative classification. The achieved relatively high value of macro F1 (46%) demonstrates the high quality of the proposed system for this challenging dataset. Accuracy of the proposed classifier, defined as the ratio of the sum of TP and TN examples to the total number of examples, reached 90%. Three scenarios were proposed based on the performed tests and different possible objectives. If a goal is to classify the largest number of documents, a configuration that maximizes micro F1 should be chosen. On the other hand, if a system is to work well for categories with a small number of documents, a configuration that maximizes macro F1 is more suitable. A tradeoff can be obtained by using a configuration that optimizes the average between macro and micro F1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».