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  • 一种多特征融合的Web医学信息语义关系抽取方法

    作者:龙丽英;闫健卓;方丽英;李鹏英;刘欣悦

    目的 为给用户提供更为相关、整体和结构化的Web医学信息,提出一种多特征融合的语义关系抽取方法,以解决中文Web医学信息中两两医学实体之间语义关系的抽取.方法 首先在混合句法分析算法的基础上构造包含词项、语义、词性、交互词、实体对距离、实体类别以及短依赖关系特征的特征向量并结合支持向量机实现.对Web医学信息中师徒关系、擅长关系及从属关系抽取实验,比较在不同句法分析下、不同特征作用及不同机器学习算法下的语义关系抽取效果.结果 从F估计和算法运行时间来看,混合句法分析下效果佳.随着特征的加入,抽取效果不断提升,后,对三类语义关系抽取终获得81.16%、95.94%和86.16%的F估计值.结论 基于多特征融合的语义关系抽取方法对于Web医学信息语义关系的抽取具有很好的效果.

  • 医学知识图谱构建研究进展

    作者:修晓蕾;吴思竹;崔佳伟;邬金鸣;钱庆

    针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险风险预测和医学知识科普方面的应用.结合当前我国医学知识图谱构建在数据和技术层面临的问题和挑战,提出了相应的对策和建议.

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