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Enregistrement W2132630274

York University at TREC 2012: Medical Records Track

2012· article· en· W2132630274 sur OpenAlexaff
Jun Miao, Zheng Ye, Jimmy Xiangji Huang

Notice bibliographique

RevueText REtrieval Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrack (disk drive)Computer scienceInformation retrievalMedical recordWork (physics)Artificial intelligenceMedicineEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present our participation in the Medical Records Track of TREC 2012. This is the second time we take part in this track. 50 new topics have been published in this year. The goal of this track is still to nd relevant patients that have particular diseases and/or treatments. To achieve this goal, we try four methods which include popular techniques like query expansion, concept recognition and so on. Four runs have been submitted and they are based on our previous work. Detailed discussion has been made to show the eectiveness of dierent techniques on the Medical Records dataset.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,046

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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