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一体化医学语言系统的语义相似度及推理研究

作 者: 李清
导 师: 关毅
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: UMLS 语义相似度 本体推理 OWL 超级叙词表 语义网络
分类号: TP391.1
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 35次
引 用: 0次
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内容摘要


随着信息网络化的发展,互联网已渗透到社会经济和生活的各个领域,这其中也包括电子病历的发展。基于电子病历信息抽取出的结果,利用通用医学本体或者一体化医学语言系统来获取与用户健康状况密切相关的用户健康知识,既避免了手工构建知识库的复杂繁琐,又继承了数十年积累的计算机可用的医学知识,是用户健康知识表示的一条捷径。一体化医学语言系统是美国国立医学图书馆为了提高计算机程序理解生物医学和健康信息语言的能力而建立和发行的,开发者可以使用一体化医学语言系统中的知识源和支持性软件工具来创建、检索及整合生物医学和卫生信息数据。一体化医学语言系统知识源具有多方面的用途,可以被用于不同功能的系统,包括病案数据系统,情报检索系统和自然语言处理等。本文在描述了一体化医学语言系统整体组织结构的基础上,对一体化医学语言系统中超级叙词表语义相似度计算和一体化医学语言系统中语义网络本体推理分别进行了研究。相似度研究主要利用超级叙词表中概念标识符的唯一性,建立用概念标识符进行组织的中英医学对照词表,将中文医学概念映射到一体化医学语言系统中超级叙词表中的概念,然后将不同的语义相似度计算方法即基于距离的计算方法和基于信息量的计算方法应用到医疗领域本体中,并用实验加以验证。实验结果表明,这种利用一体化医学语言系统中超级叙词表的概念来计算中文医学领域中概念间的语义相似度是可行的。用OWL来表示医学领域中的用户个人健康知识,可以使这种知识具备了标准化、易于共享的特点和逻辑推理的能力。本体推理研究主要集中在将一体化医学语言系统语义网络中的所有语义类型和语义关系在语义网框架的作用下,用OWL本体描述语言来对医学领域本体进行描述,并利用Protégé本体构建工具中的推理机实现了医学领域本体的一致性检查和实例归类。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 国内研究现状  10-12
    1.2.2 国外研究现状  12-13
  1.3 本文的主要研究内容  13
  1.4 本文的结构安排  13-15
第2章 一体化医学语言系统  15-24
  2.1 一体化医学语言系统  15-19
    2.1.1 超级叙词表  15-18
    2.1.2 语义网络  18-19
    2.1.3 专家词典  19
  2.2 语义相似度计算  19-21
    2.2.1 基于距离的语义相似度计算  20
    2.2.2 基于信息量的语义相似度计算  20-21
    2.2.3 基于上下文向量的语义相似度计算  21
  2.3 本体推理研究  21-23
    2.3.1 本体描述语言 OWL  22
    2.3.2 本体推理技术研究  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章 基于 UMLS 的语义相似度研究  24-37
  3.1 语义相似度和语义相关度  24-25
  3.2 语义相似度的计算方法  25-30
    3.2.1 基于距离的中文医学概念相似度计算  26-28
    3.2.2 基于信息量的中文医学概念相似度计算  28-30
  3.3 实验结果与分析  30-36
    3.3.1 数据集  30-32
    3.3.2 基于距离的语义相似度计算结果分析  32-34
    3.3.3 基于信息量的语义相似度计算结果分析  34-36
  3.4 本章小结  36-37
第4章 基于 UMLS 的本体推理研究  37-47
  4.1 构建 OWL 医学领域本体  37-41
    4.1.1 建立类  37-38
    4.1.2 建立属性  38-40
    4.1.3 建立属性约束  40-41
  4.2 基于 UMLS 的本体推理  41-46
    4.2.1 一致性检查  42-43
    4.2.2 实例归类  43-46
  4.3 本章小结  46-47
结论  47-49
参考文献  49-53
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  53-55
致谢  55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 文字信息处理
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