面向循证医学的科技文献摘要结构化表示研究

摘要：

临床科学研究往往以科技文献的形式储存.文章对医学领域科技文献表示模型进行概述和分析,以PIBOSO模型为基础,采用支持向量机对科技文献的摘要句子进行分类,实现了科技文献摘要信息的自动化抽取及关键句子的识别,从而将科技文献的摘要内容进行语义关系的量化和结构化表示,为临床医师和相关研究人员在寻找证据资源时提供有效借鉴和帮助.实验结果表明,该方法的F值在大多数类别上高于其他方法,表明研究方案具有可行性和有效性.

关键词：循证医学、SVM、句子分类、知识挖掘、机器学习

所属期刊栏目：50

分类号：G202;TP391(信息与传播理论)

资助基金：北京市社会科学基金项目"大数据驱动的可制造性知识挖掘与管理方法研究"17GLB074;北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目"2015000020124G052

在线出版日期：2019-03-13（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：94-100