クラウドベースフレーズマイニングとユーザー定義のフレーズカテゴリ医学出版会分析

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2019年2月23日

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Dibakar Sigdel^*¹^,² , Vincent Kyi^*¹^,² , Aiden Zhang^*¹ , Shaun P. Setty³ , David A. Liem¹^,²^,⁴ , Yu Shi⁵ , Xuan Wang⁵ , Jiaming Shen⁵ , Wei Wang¹^,⁶^,⁷ , JiaWei Han⁵ , Peipei Ping¹^,²^,⁴^,⁶

¹The NIH BD2K Center of Excellence in Biomedical Computing, University of California, Los Angeles, ²Department of Physiology, University of California, Los Angeles, ³Department of Pediatric and Adult Congenital Heart Surgery, Miller Children's and Women's Hospital and Long Beach Memorial Hospital, ⁴Department of Medicine/Cardiology, University of California, Los Angeles, ⁵NIH BD2K Program Centers of Excellence for Big Data Computing -- KnowEng Center, Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC), ⁶Scalable Analytics Institute (ScAi), University of California, Los Angeles, ⁷Department of Computer Science, University of California, Los Angeles

^* These authors contributed equally

医学文献のユーザー選択したナレッジドメインで独自のコンセプトを表すフレーズカテゴリ関連のクラウドベースの自動認識をサポートするメタデータサンプルと同様に、プロトコルおよび関連するプログラミングコードを提案します。選択した知識領域の深さ分析でこのプロトコルによって定量化フレーズカテゴリの関連付けを促進できます。