Practicability of Ensemble Artificial Neural Network Models for a Classification Task: An Optimal Approach for Reproducing Classification Practices of Health Consumers Generated Text on Social Media

Sukjin You; Min Sook Park; Soohyung Joo

doi:10.6182/jlis.202206_20(1).001

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

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如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

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公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

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来源数据

P1 - 30

人文学 > 图书资讯学

DOI： 10.6182/jlis

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Practicability of Ensemble Artificial Neural Network Models for a Classification Task: An Optimal Approach for Reproducing Classification Practices of Health Consumers Generated Text on Social Media

集成式人工神经网络模型於分类实务之可行性：以社群媒体之健康消费者资讯分类为例

Sukjin You ； Min Sook Park ； Soohyung Joo

图书资讯学刊； 20 卷 1 期 (2022 / 06 / 01) ， P1 - 30

英文 DOI： 10.6182/jlis.202206_20(1).001

Automated Classification ； Deep Learning ； Artificial Neural Network ； Ensemble Classification Model ； Knowledge Organization ；自动分类；深度学习；人工神经网络；集成分类模型；知识组织

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摘要 │ 参考文献 (74) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

This paper reports the classification accuracy of artificial neural network (ANN) models in reproducing health consumers' classification practices in social media. Social media have driven the growth of unstructured text data across domains including health, which motivates researchers to reconsider the epistemological approach to automated classification. This study compared the performance of several types of ANN models and ensemble models based on classification results and the integration of multiple ANN structures. To train these models, two dictionaries were employed: health consumers' terms extracted from questions and answers in the health categories of Yahoo!Answers and MeSH terms. All three types of individual classifiers demonstrated accuracies of around 90%. In particular, the fully connected ANN with two layers produced relatively higher classification performances than a convolutional neural network and long short-term memory. Ensemble models based on classification results outperformed not only the ensemble models based on the integration of heterogeneous ANN structures but also individual deep-learning models. The combination of questions and best answers were found to be most effective as a training dataset to build an accurate prediction model. The findings suggest that ANN models can be an effective assistive tool in classifying online health resources generated by health consumers in natural language.

并列摘要〈TOP〉

参考文献 ( 74 ) 〈TOP〉

Abbas, J.(2010).Structures for organizing knowledge: Exploring taxonomies, ontologies, and other schemas.Neal-Schuman.
Agatonovic-Kustrin, S.,Beresford, R.(2000).Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research.Journal of Pharmaceutical & Biomedical Analysis,22(5),717-727.
Andersen, N.,Sö,vist, T.(2012).,University of Copenhagen.
Apté, C.,Damerau, F.,Weiss, S.(1994).Automated learning of decision rules for text categorization.ACM Transactions on Information Systems,12(3),233-251.
Assefa, S.(2007).University of North Texas.

国际计量

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