Document re-ranking by generality in bio-medical information retrieval

Document ranking is an important process in information retrieval (IR). It presents retrieved documents in an order of their estimated degrees of relevance to query. Traditional document ranking methods are mostly based on the similarity computations between documents and query. In this paper we argue that the similarity-based document ranking is insufficient in some cases. There are two reasons. Firstly it is about the increased information variety. There are far too many different types documents available now for user to search. The second is about the users variety. In many cases user may want to retrieve documents that are not only similar but also general or broad regarding a certain topic. This is particularly the case in some domains such as bio-medical IR. In this paper we propose a novel approach to re-rank the retrieved documents by incorporating the similarity with their generality. By an ontology-based analysis on the semantic cohesion of text, document generality can be quantified. The retrieved documents are then re-ranked by their combined scores of similarity and the closeness of documents’ generality to the query’s. Our experiments have shown an encouraging performance on a large bio-medical document collection, OHSUMED, containing 348,566 medical journal references and 101 test queries.

Concept oriented biomedical information retrieval

Le domaine biomédical est probablement le domaine où il y a les ressources les plus riches. Dans ces ressources, on regroupe les différentes expressions exprimant un concept, et définit des relations entre les concepts. Ces ressources sont construites pour faciliter l’accès aux informations dans le domaine. On pense généralement que ces ressources sont utiles pour la recherche d’information biomédicale. Or, les résultats obtenus jusqu’à présent sont mitigés : dans certaines études, l’utilisation des concepts a pu augmenter la performance de recherche, mais dans d’autres études, on a plutôt observé des baisses de performance. Cependant, ces résultats restent difficilement comparables étant donné qu’ils ont été obtenus sur des collections différentes. Il reste encore une question ouverte si et comment ces ressources peuvent aider à améliorer la recherche d’information biomédicale. Dans ce mémoire, nous comparons les différentes approches basées sur des concepts dans un même cadre, notamment l’approche utilisant les identificateurs de concept comme unité de représentation, et l’approche utilisant des expressions synonymes pour étendre la requête initiale. En comparaison avec l’approche traditionnelle de "sac de mots", nos résultats d’expérimentation montrent que la première approche dégrade toujours la performance, mais la seconde approche peut améliorer la performance. En particulier, en appariant les expressions de concepts comme des syntagmes stricts ou flexibles, certaines méthodes peuvent apporter des améliorations significatives non seulement par rapport à la méthode de "sac de mots" de base, mais aussi par rapport à la méthode de Champ Aléatoire Markov (Markov Random Field) qui est une méthode de l’état de l’art dans le domaine. Ces résultats montrent que quand les concepts sont utilisés de façon appropriée, ils peuvent grandement contribuer à améliorer la performance de recherche d’information biomédicale. Nous avons participé au laboratoire d’évaluation ShARe/CLEF 2014 eHealth. Notre résultat était le meilleur parmi tous les systèmes participants.

Concept-based document readability in domain specific information retrieval

Domain specific information retrieval has become in demand. Not only domain experts, but also average non-expert users are interested in searching domain specific (e.g., medical and health) information from online resources. However, a typical problem to average users is that the search results are always a mixture of documents with different levels of readability. Non-expert users may want to see documents with higher readability on the top of the list. Consequently the search results need to be re-ranked in a descending order of readability. It is often not practical for domain experts to manually label the readability of documents for large databases. Computational models of readability needs to be investigated. However, traditional readability formulas are designed for general purpose text and insufficient to deal with technical materials for domain specific information retrieval. More advanced algorithms such as textual coherence model are computationally expensive for re-ranking a large number of retrieved documents. In this paper, we propose an effective and computationally tractable concept-based model of text readability. In addition to textual genres of a document, our model also takes into account domain specific knowledge, i.e., how the domain-specific concepts contained in the document affect the document’s readability. Three major readability formulas are proposed and applied to health and medical information retrieval. Experimental results show that our proposed readability formulas lead to remarkable improvements in terms of correlation with users’ readability ratings over four traditional readability measures.

Factors associated with successful answering of clinical questions using an information retrieval system*

Objectives: Despite the growing use of online databases by clinicians, there has been very little research documenting how effectively they are used. This study assessed the ability of medical and nurse-practitioner students to answer clinical questions using an information retrieval system. It also attempted to identify the demographic, experience, cognitive, personality, search mechanics, and user-satisfaction factors associated with successful use of a retrieval system.

Enhancing information retrieval in folksonomies using ontology of place constructed from Gazetteer information

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Automatic information retrieval through text-mining

The dissertation presented for obtaining the Master’s Degree in Electrical Engineering and Computer Science, at Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

Free Medical Information Doctor = Publisher

Today, doctors can be publishers – computer technology and the internet make it possible, and book projects are tempting in terms of money. A doctor who publishes his own textbooks can earn many times what he would be paid in royalties by a publishing house. More important than this, however, is the fact that a doctor who writes and publishes wants his texts to be read by as many colleagues, students and patients as possible. The best way to achieve this is through free parallel publication of these texts on the internet

Meaning refinement to improve cross-lingual information retrieval

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2012

Extracting and exploiting word relationships for information retrieval

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Relating Dependent Terms in Information Retrieval

Les moteurs de recherche font partie de notre vie quotidienne. Actuellement, plus d’un tiers de la population mondiale utilise l’Internet. Les moteurs de recherche leur permettent de trouver rapidement les informations ou les produits qu'ils veulent. La recherche d'information (IR) est le fondement de moteurs de recherche modernes. Les approches traditionnelles de recherche d'information supposent que les termes d'indexation sont indépendants. Pourtant, les termes qui apparaissent dans le même contexte sont souvent dépendants. L’absence de la prise en compte de ces dépendances est une des causes de l’introduction de bruit dans le résultat (résultat non pertinents). Certaines études ont proposé d’intégrer certains types de dépendance, tels que la proximité, la cooccurrence, la contiguïté et de la dépendance grammaticale. Dans la plupart des cas, les modèles de dépendance sont construits séparément et ensuite combinés avec le modèle traditionnel de mots avec une importance constante. Par conséquent, ils ne peuvent pas capturer correctement la dépendance variable et la force de dépendance. Par exemple, la dépendance entre les mots adjacents "Black Friday" est plus importante que celle entre les mots "road constructions". Dans cette thèse, nous étudions différentes approches pour capturer les relations des termes et de leurs forces de dépendance. Nous avons proposé des méthodes suivantes: ─ Nous réexaminons l'approche de combinaison en utilisant différentes unités d'indexation pour la RI monolingue en chinois et la RI translinguistique entre anglais et chinois. En plus d’utiliser des mots, nous étudions la possibilité d'utiliser bi-gramme et uni-gramme comme unité de traduction pour le chinois. Plusieurs modèles de traduction sont construits pour traduire des mots anglais en uni-grammes, bi-grammes et mots chinois avec un corpus parallèle. Une requête en anglais est ensuite traduite de plusieurs façons, et un score classement est produit avec chaque traduction. Le score final de classement combine tous ces types de traduction. Nous considérons la dépendance entre les termes en utilisant la théorie d’évidence de Dempster-Shafer. Une occurrence d'un fragment de texte (de plusieurs mots) dans un document est considérée comme représentant l'ensemble de tous les termes constituants. La probabilité est assignée à un tel ensemble de termes plutôt qu’a chaque terme individuel. Au moment d’évaluation de requête, cette probabilité est redistribuée aux termes de la requête si ces derniers sont différents. Cette approche nous permet d'intégrer les relations de dépendance entre les termes. Nous proposons un modèle discriminant pour intégrer les différentes types de dépendance selon leur force et leur utilité pour la RI. Notamment, nous considérons la dépendance de contiguïté et de cooccurrence à de différentes distances, c’est-à-dire les bi-grammes et les paires de termes dans une fenêtre de 2, 4, 8 et 16 mots. Le poids d’un bi-gramme ou d’une paire de termes dépendants est déterminé selon un ensemble des caractères, en utilisant la régression SVM. Toutes les méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs collections en anglais et/ou chinois, et les résultats expérimentaux montrent que ces méthodes produisent des améliorations substantielles sur l'état de l'art.

Intelligent Agent-based Multilingual Information Retrieval System

The goal of this work is to develop an Open Agent Architecture for Multilingual information retrieval from Relational Database. The query for information retrieval can be given in plain Hindi or Malayalam; two prominent regional languages of India. The system supports distributed processing of user requests through collaborating agents. Natural language processing techniques are used for meaning extraction from the plain query and information is given back to the user in his/ her native language. The system architecture is designed in a structured way so that it can be adapted to other regional languages of India

English-Malayalam Cross-Lingual Information Retrieval – an Experience

This paper describes about an English-Malayalam Cross-Lingual Information Retrieval system. The system retrieves Malayalam documents in response to query given in English or Malayalam. Thus monolingual information retrieval is also supported in this system. Malayalam is one of the most prominent regional languages of Indian subcontinent. It is spoken by more than 37 million people and is the native language of Kerala state in India. Since we neither had any full-fledged online bilingual dictionary nor any parallel corpora to build the statistical lexicon, we used a bilingual dictionary developed in house for translation. Other language specific resources like Malayalam stemmer, Malayalam morphological root analyzer etc developed in house were used in this work