title: Automatic acronym disambiguation based on the Russian medical corpus
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лукашевич Наталья Валентиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Lukasevic Natala Valentinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гусяцкая Полина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gusackaa Polina Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митрофанова Ольга Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrofanova Olga Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:48:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:48:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068584
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45884
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Настоящая работа посвящена тестированию моделей для автоматического разрешения неоднозначности аббревиатур в русскоязычных медицинских текстах. Актуальность работы обусловлена отсутствием подобных инструментов для русского языка и спросом на автоматические инструменты обработки биомедицинских текстов, спровоцированным активной цифровизацией этой сферы. В теоретической части работы дана характеристика аббревиатуры как самостоятельной единицы терминосистемы, приведено краткое обозрение методов и подходов к разрешению неоднозначности сложносокращенных единиц на материале английского языка, а также опытов по дизамбигуации на материале русского языка. Для  практической части работы был собран набор данных, содержащий 75 неоднозначных аббревиатур и размеченный набор контекстов для каждого из значений. На полученном корпусе были протестированы два классификатора - машина опорных векторов и предобученная нейросетевая модель RuBioBERT. Модели достигают аккуратности и F-1 меры в 0.93 и 0.98 соответственно. По результатам работы моделей сделаны выводы о специфике задачи на текстах биомедицинского домена, а также исследовано влияние локального и глобального контекста.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis presents an attempt of elaborating an instrument for acronym disambiguation for Russian biomedical texts. This project holds a considerable practical value, being the first initiative of the kind carried out for both terminological texts and acronyms in Russian language. The theoretical chapters of the given thesis discuss the role of the acronym as a part of the language for special purposes, mainly its structural and semantic independence, which justifies the separate study of such elements. Moreover, we present an exhaustive review of approaches and methods of domain-independent and domain-specific acronym disambiguation for English language, as well as a review of various WSD tasks applied to Russian material. The practical part of the thesis included creating a dataset containing 75 ambiguous acronyms, with their senses being represented by a number of contexts, scraped from the web. On the dataset we performed various classification experiments: with SVM as a tool of choice for WSD tasks and with the neural pre-trained model RuBioBERT as the most advanced biomedical mining model available for Russian language. SVM showed accuracy and F1 of 0.93, RuBioBERT reached 0.98 for both metrics. Conducted experiments allowed us to make various conclusions concerning the specific nature of the WSD task in this particular domain, as well as on abbreviated terms; moreover, we were able to explore the impact of local and global context.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: разрешение неоднозначности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аббревиатура
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биомедицинские тексты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: терминология
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: disambiguation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: acronym
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: biomedical domain
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: terminology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic acronym disambiguation based on the Russian medical corpus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое разрешение неоднозначности аббревиатур в русскоязычном корпусе медицинских текстов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Gusackaa_22M28fl_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45884/2/Gusackaa_22M28fl_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,01 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Gusackaa.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45884/3/reviewSV_Otzyv_Gusackaa.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 74,95 kB
resources.filename: reviewSV_st068584_Gusackaa_Polina_Andreevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45884/4/reviewSV_st068584_Gusackaa_Polina_Andreevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,28 kB