基于语义资源的生物医学文献知识发现

摘要：

生物医学文献的数量正在以爆炸性的速度增长,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.挖掘UMLS语义资源进行计算逐渐成为基于文献的知识发现的热点.Miyanishi等通过概念的语义相似度计算事件相似度取得了比统计方法如tf*idf更好的结果.本文在概念的语义相似度的基础上,加入了概念的语义关联度,避免了事件之间语义相似度高而缺乏语义关联度并导致发现的假设不合理的弊端.本文的方法充分挖掘了UMLS中的语义资源,合理地计算了事件之间的相似度.通过雷诺氏病和鱼油以及偏头痛和镁的实验证明,这种计算方法取得较好的效果.

关键词：知识发现、UMLS、语义相似度、语义关联度

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;H13

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673039,60973068,61070098;国家863高科技计划资助项目2006AA01Z151;教育部留学回国人员科研启动基金和高等学校博士学科点专项科研基金资助课题20090041110002

在线出版日期：2012-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：268-274