A framework for ranking and categorizing medical documents
Tibbi belgelerin kategorilendirilmeleri ve sıralanması için bir çerçeve
- Tez No: 276636
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZİFE BAYKAL, YRD. DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 177
Özet
Bu tezde, tıbbi alandaki yazılı dökümanların bilgi erişim sistemlerinde sıralanması ve sınıflandırılmasını için bir model çerçeve sunulmaktadır.Bu çalışmanın katkıları tıbbi metin belgelerinn erişim ve sıralanması için bir benzerlik modelin ve bu belgelerin sözlüksel sentaktik kalıp özelliklerine dayanan bir kural- tabanlı sınıflandırma yönteminin öne sürülmeleridir.Benzelik modelini üç özelliği birleştirerek,belgeler ve belgelerin yapıları arasındaki ilişkileri biçimlendirmek için formüle edilmiştir. Erişilen metinleri, konularına dayanarak; yüksek derecede ilgili belgeleri listenin en üst sıralarına yerleştirmek sıralama amaçlanmıştır. Bu model OHSUMED (TREC-9) koleksiyonunda konuya ait sıralama,anımsama ve hassaslık metriklerine dayanarak fayda performansını göstermek için uygulanmıştır.Ayrıca, Rolex-SP (Rules of Lexical Syntactic Patterns) adında, metin belgelerini sınıflandırmak için özellikler dizisi olarak sözlüksel sentaktik kalıp özelliklerine dayanan kural tabanlı metin sınıflandırıcıların otomatik sonuç çıkarabilecekleri bir metod sunmaktayız. Önerilen yöntem çok sınıflı tasnif problemlerini çözmek ve alana özel metin belgelerindek Idengesizlik alanındaki dengesizlik problemlerini aşabilmek için önerilmiştir. Bunun yanında sunulan metod önceden tanımlanabilen karakteristiklere dayanarak metinleri kategorize edebilir. Bu karakteristikler içinde kullanıcıya özel tanımlamalar, alana özel tanımlamalar, ve arama motorlarında belge taramaya yardımcı olup sorguyla ilgili belgeler arasında kullanıcının seçim yapabilmesine yardımcı olan sorguya dayalı sıralamala tanımları sayılabilir Rolex-SP uygulanabilirliğini göstermek için, OHSUMED üzerinde deneyler yapılmıştır. Sonuçlar, Rolex-SP'nin kısa tıbbi metin belgelerinin sıralandırılmasında, var olan teknolojilerin son durumundan daha iyi verim verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, we present a framework to enhance the retrieval, ranking, and categorization of text documents in medical domain. The contributions of this study are the introduction of a similarity model to retrieve and rank medical text-documents and the introduction of rule-based categorization method based on lexical syntactic patterns features.We formulate the similarity model by combining three features to model the relationship among document and construct a document network. We aim to rank retrieved documents according to their topics; making highly relevant document on the top of the hit-list. We have applied this model on OHSUMED collection (TREC-9) in order to demonstrate the performance effectiveness in terms of topical ranking, recall, and precision metrics.In addition, we introduce ROLEX-SP (Rules Of LEXical Syntactic Patterns); a framework for automatically inducing rules to build text classifiers based on lexical syntactic patterns as a set of features to categorize text-documents. The proposed method is dedicated to solve the problem of multi-class classification and feature imbalance problems in domain specific text documents. Furthermore, our proposed method is able to categorize documents according to a predefined set of characteristics such as: user-specific, domain-specific, and query-based categorization which facilitates browsing documents in search-engines and increase users ability to choose among relevant documents. To demonstrate the applicability of ROLEX-SP, we have performed experiments on OHSUMED (categorization collection). The results indicate that ROLEX-SP outperforms state-of-the-art methods in categorizing short-text medical documents.
Benzer Tezler
- Beyond reduced listening: Understanding the phenomenology of Pierre Schaeffer
İndirgenmiş dinlemenin ötesinde: Pierre Schaeffer'in fenomenolojisini anlamak
DENİZ ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Müzikİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMüzik Ana Sanat Dalı
DOÇ. DR. TAHSİN TOLGA YAYALAR
- Fuzzy logic system applied to the optimization of BWMS with emphasis on stakeholders' management
Paydaş yönetimine ağırlık verilerek BWMS'lerin optimizasyonuna yönelik uygulanan bulanık mantık sistemi
SARA DA SİLVA JORGE
Doktora
İngilizce
2020
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANZER SATIR
- Analyzing spatial design patterns of third-person shooter video games
Üçüncü şahıs nişancı video oyunlarının mekansal tasarım örüntülerinin analizi
SENA AYÇA METİN AKŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU
- Practical tools for ranking and selection of ground-motion prediction equations (GMPEs) for probabilistic seismic hazard assessment and development of a regional GMPE
Olasılıksal sismik tehlike analizleri için yer hareketi tahmin denklemlerinin sıralanmasında ve seçilmesinde kullanılacak pratik araçlar ve bölgesel bir yer hareketi tahmin denkleminin geliştirilmesi
ÖZKAN KALE
Doktora
İngilizce
2014
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEDE SİNAN AKKAR
DR. LAURENTIU DANCIU
- Savunma sanayi şirketlerinde web uygulama güvenliğinde geleneksel yöntemler ve büyük dil modelleri (LLM) üzerine bir çalışma
A study of traditional methods vs. (LLM) agents results in web application security for defense industry companies
AHMET TORTUMLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI