Promoting understandability in consumer healt information seach

Nowadays, in the area of Consumer Health Information Retrieval, techniques and methodologies are still far from being effective in answering complex health queries. One main challenge comes from the varying and limited medical knowledge background of consumers; the existing language gap be- tween non-expert consumers and the complex medical resources confuses them. So, returning not only topically relevant but also understandable health information to the user is a significant and practical challenge in this area. In this work, the main research goal is to study ways to promote under- standability in Consumer Health Information Retrieval. To help reaching this goal, two research questions are issued: (i) how to bridge the existing language gap; (ii) how to return more understandable documents. Two mod- ules are designed, each answering one research question. In the first module, a Medical Concept Model is proposed for use in health query processing; this model integrates Natural Language Processing techniques into state-of- the-art Information Retrieval. Moreover, aiming to integrate syntactic and semantic information, word embedding models are explored as query expan- sion resources. The second module is designed to learn understandability from past data; a two-stage learning to rank model is proposed with rank aggregation methods applied on single field-based ranking models. These proposed modules are assessed on FIRE’2016 CHIS track data and CLEF’2016-2018 eHealth IR data collections. Extensive experimental com- parisons with the state-of-the-art baselines on the considered data collec- tions confirmed the effectiveness of the proposed approaches: regarding un- derstandability relevance, the improvement is 11.5%, 9.3% and 16.3% in RBP, uRBP and uRBPgr evaluation metrics, respectively; in what concerns to topical relevance, the improvement is 7.8%, 16.4% and 7.6% in P@10, NDCG@10 and MAP evaluation metrics, respectively; Sumário: Promoção da Compreensibilidade na Pesquisa de Informação de Saúde pelo Consumidor Atualmente as técnicas e metodologias utilizadas na área da Recuperação de Informação em Saúde estão ainda longe de serem efetivas na resposta às interrogações colocadas pelo consumidor. Um dos principais desafios é o variado e limitado conhecimento médico dos consumidores; a lacuna lin- guística entre os consumidores e os complexos recursos médicos confundem os consumidores não especializados. Assim, a disponibilização, não apenas de informação de saúde relevante, mas também compreensível, é um desafio significativo e prático nesta área. Neste trabalho, o objetivo é estudar formas de promover a compreensibili- dade na Recuperação de Informação em Saúde. Para tal, são são levantadas duas questões de investigação: (i) como diminuir as diferenças de linguagem existente entre consumidores e recursos médicos; (ii) como recuperar textos mais compreensíveis. São propostos dois módulos, cada um para respon- der a uma das questões. No primeiro módulo é proposto um Modelo de Conceitos Médicos para inclusão no processo da consulta de informação que integra técnicas de Processamento de Linguagem Natural na Recuperação de Informação. Mais ainda, com o objetivo de incorporar informação sin- tática e semântica, são também explorados modelos de word embedding na expansão de consultas. O segundo módulo é desenhado para aprender a com- preensibilidade a partir de informação do passado; é proposto um modelo de learning to rank de duas etapas, com métodos de agregação aplicados sobre os modelos de ordenação criados com informação de campos específicos dos documentos. Os módulos propostos são avaliados nas coleções CHIS do FIRE’2016 e eHealth do CLEF’2016-2018. Comparações experimentais extensivas real- izadas com modelos atuais (baselines) confirmam a eficácia das abordagens propostas: relativamente à relevância da compreensibilidade, obtiveram-se melhorias de 11.5%, 9.3% e 16.3 % nas medidas de avaliação RBP, uRBP e uRBPgr, respectivamente; no que respeita à relevância dos tópicos recupera- dos, obtiveram-se melhorias de 7.8%, 16.4% e 7.6% nas medidas de avaliação P@10, NDCG@10 e MAP, respectivamente