通讯作者: 安新颖, an.xinying@imicams.ac.cn

DOI：10.12201/bmr.202411.00088

Research on Semantic Feature Enhancement for Medical Literature Classification

• 摘要：目的/意义 医学科技文献快速增长给文献分类和利用提出新的挑战，构建有效的医学科技文献自动分类方法对于大批量分类工作开展极为重要。方法/过程 以各医院发表的医学论文为研究对象，借助MeSH词表的同义词和语义层级结构实现对概念信息的语义特征增强，使用BERT模型进行微调训练和测试评估，并与随机森林算法的分类结果进行对比。结果/结论 十折交叉验证法结果显示，基于MeSH词表和BERT模型的医学科技文献分类方法对医学科技文献自动分类的精确率、召回率、F1值分别为95.42%，93.61%，94.47%，优于随机森林算法及未进行特征增强分类结果，该方法表现出一定的准确性和有效性，具有一定的可应用性。

  关键词： 医学科技文献；MeSH；BERT；自动分类; ; ; 

   

  Abstract: Purpose/Significance The rapid growth of medical literature poses new challenges for literature classification,it is very important to build an effective automatic classification model of medical literature.Method/Process Using medical literature as data source，this article utilizes the synonyms and hierarchical structure of the MeSH vocabulary to enhance the features of concept information,uses the BERT model for fine-tuning and testing,and compares the classification results with random forest algorithm.Result/Conclusion The results of the ten-fold cross-validation method show that the precision,recall and F1 score of the medical literature classification model based on Mesh and BERT are 95.42%，93.61%，94.47%, which are better than the classification results of random forest and pure BERT.The medical literature classification model based on Mesh and BERT shows high accuracy and effectiveness, and has certain applicability.

  Key words: medical literature; MeSH; BERT; automatic classification

  提交时间：2024-11-29

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