EHR-HGCN: An Enhanced Hybrid Approach for Text Classification Using Heterogeneous Graph Convolutional Networks in Electronic Health Records
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Text classification is a central part of natural language processing, with important applications in understanding the knowledge behind biomedical texts including electronic health records (EHR). In this article, we propose a novel heterogeneous graph convolutional network method for classifying EHR texts. Our method, called EHR-HGCN, is able to combine context-sensitive word and sentence embeddings with structural sentence-level and word-level relation information to perform text classification. EHR-HGCN reframes EHR text classification as a graph classification task to better capture structural information about the document using a heterogeneous graph. To mine contextual information from a document, EHR-HGCN first applies a bidirectional recurrent neural network (BiRNN) on word embeddings obtained via Global Vectors for word representation (GloVe) to obtain context-sensitive word-level and sentence-level embeddings. To mine structural relationships from the document, EHR-HGCN then constructs a heterogeneous graph over the word and sentence embeddings, where sentence-word and word-word relationships are represented by graph edges. Finally, a heterogeneous graph convolutional neural network is used to classify documents by their graph representation. We evaluate EHR-HGCN on a variety of standard text classification benchmarks and find that EHR-HGCN has higher accuracy and F1-score than other representative machine learning and deep learning methods. We also apply EHR-HGCN to the MedLit benchmark and find it performs with high accuracy and F1-score on the task of section classification in EHR texts. Our ablation experiments show that the heterogeneous graph construction and heterogeneous graph convolutional network are critical to the performance of EHR-HGCN.
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.
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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 découle