Predicting Controlled Vocabulary Based on Text and Citations: Case Studies in Medical Subject Headings in Medline and Patents.
저자
발행사항
Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2019
학위수여대학
University of Illinois at Urbana-Champaign Information Sciences
수여연도
2019
작성언어
영어
주제어
학위
Ph.D.
페이지수
146 p.
지도교수/심사위원
Advisor: Torvik, Vetle I.
This dissertation makes three contributions in the area of controlled vocabulary prediction of Medical Subject Headings. The first contribution is a new partial matching measure based on distributional semantics. The second contribution is a probabilistic model based on text similarity and citations. The third contribution is a case study of cross-domain vocabulary prediction in US Patents. Medical subject headings (MeSH) are an important life sciences controlled vocabulary. They are an ideal ground to study controlled vocabulary prediction due to their complexity, hierarchical nature, and practical significance. The dissertation begins with an updated analysis of human indexing consistency in MEDLINE. This study demonstrates the need for partial matching measures to account for indexing variability. Here, I develop four measures combining the MeSH hierarchy and contextual similarity. These measures provide several new tools for evaluating and diagnosing controlled vocabulary models. Next, a generalized predictive model is introduced. This model uses citations and abstract similarity as inputs to a hybrid KNN classifier. Citations and abstracts are found to be complimentary in that they reliably produce unique and relevant candidate terms. Finally, the predictive model is applied to a corpus of approximately 65,000 biomedical US patents. This case study explores differences in the vocabulary of MEDLINE and patents, as well as the prospect for MeSH prediction to open new scholarly opportunities in economics and health policy research.
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