基于语义资源的生物医学文献知识发现研究
Journal of Chinese Information Processing（2016）
摘要
目前,生物医学文献的数量正在呈指数的方式快速增长,这些文献中隐含着大量有用的信息,挖掘这些文献可以形成医学假设.但传统的基于简单共现的方法会产生大量的目标词,导致很难发现有用的假设.该文提出了一种基于语义资源的方法,利用SemRep工具抽取句子内实体之间的关系,结合语义类型、概念的信息量以及关联规则对连接词、目标词进行过滤,并根据统计量信息对目标词进行排序.通过对Swanson发现的经典病例进行验证,实验结果表明该方法取得很好的效果.
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