• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.173-180
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• 2004

생의학 도메인에서 약어 중의성 해결이란 생의학 문서에 나타난 약어의 원래 형태(long form)를 판별하는 작업이다. 본 논문은 생의학 도메인에서 약어 중의성 해결에 적합한 자질들을 실험적으로 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해서 약어 중의성 해결에 사용할 문맥을 전역 문맥(topical context)과 지역 문맥(local context)으로 구분하고, 각각의 문맥에서 스테밍(stemming), 불용어 제거, 품사 부착 등의 과정을 통해서 다양한 자질들을 고려하도록 한다. 생의학 도메인에서 약어 중의성 해결을 위한 실험 자료의 부족을 해결하기 위해서, 학습 자료와 평가 자료를 자동으로 구축했으며, 평가를 위한 약어로는 기존 연구에서 사용된 두 가지 약어 목록을 사용했다. 또한 단순 베이지언 모델(Naive Bayesian Model)을 이용해서 각 자질들의 유용성을 평가하였다 실험 결과, 전역 문맥이 지역 문맥보다 더 좋은 성능을 보였으며, 전역 문맥에서는 불용어만을 제거한 경우가 각각의 평가 자료에서 94.2%와 96.2%로 가장 좋은 결과를 보였으며, 전역 문맥과 지역 문맥을 함께 사용하는 경우에 각각의 평가 자료에서 1.8%와 0.3%의 성능 향상이 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.652-665
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• 2014

Many important terminologies in biomedical text are expressed as abbreviations or acronyms. We newly suggest a semantic link topic model based on the concepts of topic and dependency link to disambiguate biomedical abbreviations and cluster long form variants of abbreviations which refer to the same senses. This model is a generative model inspired by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model, in which each document is viewed as a mixture of topics, with each topic characterized by a distribution over words. Thus, words of a document are generated from a hidden topic structure of a document and the topic structure is inferred from observable word sequences of document collections. In this study, we allow two distinct word generation to incorporate semantic dependencies between words, particularly between expansions (long forms) of abbreviations and their sentential co-occurring words. Besides topic information, the semantic dependency between words is defined as a link and a new random parameter for the link presence is assigned to each word. As a result, the most probable expansions with respect to abbreviations of a given abstract are decided by word-topic distribution, document-topic distribution, and word-link distribution estimated from document collection though the semantic dependency link topic model. The abstracts retrieved from the MEDLINE Entrez interface by the query relating 22 abbreviations and their 186 expansions were used as a data set. The link topic model correctly predicted expansions of abbreviations with the accuracy of 98.30%.