文の役割を考慮したMEDLINE文書検索システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-09-14
• タイトル: 文の役割を考慮したMEDLINE文書検索システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A MEDLINE document search system using section information
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 山崎, 貴宏; 新保仁; 松本, 裕治
• 著者名(英): Takahiro, Yamasaki; Masashi, Shimbo; Yuji, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では試作したMEDLINEアブストラクト検索システムについて報告する．本システムの特徴は，指定した検索キーワードをアブストラクト文全体から検索できるのはもとより，検索対象をアブストラクトの一部分に限定することが可能という点にある．検索対象部分は，研究背景，実験方法，結論といった，アブストラクト中の文章構造上の役割によって指定する．この機能によって，単なる検索語の追加では不可能な，効率的な検索結果の絞り込みが可能になる．MEDLINEでは，一部“構造化(structured)”アブストラクトと呼ばれる，各段落の先頭にその段落の役割(BACKGROUND CONCLUSIONS 等)が明記されたものが含まれているものの，大多数にはそのような役割ラベルは明記されていない．これら非構造化アブストラクトの各文に対して自動的に役割ラベルを付与するため，構造化アブストラクト内の各文を用いて訓練したラベル判別器を構築した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We present an experimental text retrieval system to facilitate search in the MEDLINE database. A unique feature of the system is that users can search not only through the whole abstract text for his specified keywords, but also from limited sections in the abstracts. The sections reflect the structure of abstract texts, such as BACKGROUND and CONCLUSIONS. This feature makes it easier to narrow down search results when adding extra keywords does not work, and allows for ranking search results according to users' needs. The MEDLINE database contains a small portion of "structured" abstracts, in which sections are explicitly marked by the headings. They thus require no additional processing for inferring which section each sentence belongs to. They also provide training data for constructing classifiers that section the rest of the unstructured abstracts lacking explicit section heading, which form a majority of the MEDLINE corpus.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 2003, 号 90(2003-ICS-133), p. 19-24, 発行日 2003-09-14
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会