ALBERT-Based Self-Ensemble Model With Semisupervised Learning and Data Augmentation for Clinical Semantic Textual Similarity Calculation: Algorithm Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, with increases in the amount of information available and the importance of information screening, increased attention has been paid to the calculation of textual semantic similarity. In the field of medicine, electronic medical records and medical research documents have become important data resources for clinical research. Medical textual semantic similarity calculation has become an urgent problem to be solved. OBJECTIVE: This research aims to solve 2 problems-(1) when the size of medical data sets is small, leading to insufficient learning with understanding of the models and (2) when information is lost in the process of long-distance propagation, causing the models to be unable to grasp key information. METHODS: This paper combines a text data augmentation method and a self-ensemble ALBERT model under semisupervised learning to perform clinical textual semantic similarity calculations. RESULTS: Compared with the methods in the 2019 National Natural Language Processing Clinical Challenges Open Health Natural Language Processing shared task Track on Clinical Semantic Textual Similarity, our method surpasses the best result by 2 percentage points and achieves a Pearson correlation coefficient of 0.92. CONCLUSIONS: When the size of medical data set is small, data augmentation can increase the size of the data set and improved semisupervised learning can boost the learning efficiency of the model. Additionally, self-ensemble methods improve the model performance. Our method had excellent performance and has great potential to improve related medical problems.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».