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UMLS语义命题是用三元组表示的最小语义化知识单位,其主语和宾语都是UMLS超级叙词表中的概念,谓词是UMLS语义网络中的语义关系。UMLS语义命题的抽取过程涉及浅层句法分析、概念映射、谓词识别与语义命题生成等环节。两种以UMLS语义命题为基础的医学信息资源聚合方法——用知识单元作为资源单位的聚合方法和用文档关联数据作为资源单位的聚合方法,其聚合结果分别是知识网络和文档网络。 相似文献
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以清晰表达知识内涵、促进本体语义共享为目的,以医学文献知识为研究案例,文章基于UMLS语义网络顶级本体语义关系构筑了领域本体属性关系,并通过医学文献知识本体的构建,阐述了依托顶级本体的语义关系构筑领域本体语义的方法,探讨了基于顶级本体语义的领域本体通用构建途径,实现了医学文献本体的语义关系系统化,为领域本体的建模提供了思路。 相似文献
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为了研究医学知识创新对知识组织系统的需求特点,本文收集了医学科研课题中具有一定创新意义的内容,并基于MeSH词表和UMLS,探索了医学知识创新在概念及其语义关系层面的表达特征,分析了医学知识组织工具在医学知识创新的概念表达及语义表述中的作用,从医学知识发现与创新的角度,探讨了知识组织工具的发展方向.本文发现,医学研究中常见的语义关系是有限的,UMLS的54种语义关系的研究价值各有不同.而现有的知识组织工具不能完全适应医学知识创新对概念及其关系描述的需求. 相似文献
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［目的/意义］针对共词分析存在的普遍问题,提出一种基于细粒度语义分析的共词网络构建与分析方法。［方法/过程］借助SemRep实现源文本主题概念及其语义关系的规范化抽取并由此构建语义共词网络,然后以节点的中心度和边的频次为指标对内容特征词进行抽取,利用UMLS语义网络规定的语义搭配模式,通过概念-语义类型-语义类型组的两级映射,对语义述谓项进行类团划分。［结果/结论］通过与常规共词分析方法比较,发现基于细粒度语义关系的共词分析能有效地揭示文本主题内容,利用UMLS语义网络资源能从语义学角度清晰准确地对语义共词网络进行类团划分。 相似文献
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调研UMLS构成和建设特点,重点研究UMLS在检索方面的应用实例,分析归纳UMLS在语义化、智能化检索方面的功能设计、实现方法与实际效果,以期为基于集成式知识组织系统的智能检索应用的场景功能设计、技术开发和实现,提供借鉴和参考。UMLS在智能检索中的应用主要包括:(1)扩展检索,主要有同义词扩展、等级结构扩展和词组切分扩展等方法;(2)语义检索,基于概念和概念之间的关系进行检索和结果内容表达;(3)问答式检索,包括问题分析、文献检索、语句提取、答案生成和语义聚类。 相似文献
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[目的/意义] 研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法/过程] 总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与FrameNet语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果/结论] 提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。 相似文献
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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. 相似文献
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本文通过对国内外知识图谱标准化研究和发布情况的系统梳理与剖析,发现当前知识图谱标准化过程中缺乏对底层语义关系结构和表示的标准化。因此,本文首先在MDR (metadata registries)概念元模型的基础上,扩充了语义关系类型和关系表示,构建了一个标准的、可扩展的、通用的知识图谱语义关系元模型,为知识图谱中语义关系的构建提供了必备的语义要素,实现从传统数据语义结构向知识图谱语义结构的迁移。其次,为实现语义关系表示的标准化,以该标准化元模型为指导,构建知识图谱语义关系标准化本体栈,为知识图谱语义关系标准化提供了从语义关系结构到表示的标准构建体系。最后,以石油领域井下作业业务需求为背景,对其中涉及的语义关系进行注册,并据此实现了石油领域井下作业知识图谱中语义关系的标准化,验证了本文提出的知识图谱语义关系元模型的合理性和正确性,提出的知识图谱语义关系元模型具有创新性。 相似文献
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知识组织系统中关系模式的应用比较 总被引：2，自引：0，他引：2
文章以医学数字信息资源知识组织为案例，对领域本体、目前常用的医学数字信息资源知识组织的工具《医学主题词表》和统一医学语言系统的语义网络进行对比研究，深入分析了三者的联系和区别，在此基础上讨论了知识组织体系中的关系模式在知识组织中的应用特点。信息资源知识组织有赖于领域本体的完善，而领域本体高质高效的构建和应用需充分发扬和整合主题词表和语义网络的成果，即利用叙词表已经规范了的专业概念和语义网络定义的语义类型。 相似文献
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基于多层次概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型研究 总被引：18，自引：0，他引：18
为了提高中文医学信息检索效率,本文应用语义学研究成果,深入剖析统一医学语言系统(UMLS),从理论上对多层次概念语义网络结构进行了探讨,以此设计了适用于中文医学信息特点的三层概念语义网络结构,并分别确定了各个概念语义网络层次的语义类型和语义关系,进一步完善了医学信息语义网络.以信息检索的认知理论为依据,建立了基于三层概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型.对扩展检索和语义检索进行统计学Kappa检验,认为两种检索方法的一致性非常显著(p<0.01);与扩展检索中的任何一种方法相比,语义检索方法具有更高的检索效率. 相似文献
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首先讨论“知识”语义环境的涵义和主要表现,继而对数据、信息、知识和智慧的含义与特质进行比较分析,重点研究四者之间的语义-逻辑关系和源流状态,在此背景上进而探讨知识与其他重要概念即心智因素的语义联系,最后集中研究处于知识语义环境中的主要因素之间的逻辑联系、层次关系以及其理论基础,提出以认知域为横坐标、知识层面为纵坐标,对“数据-信息-知识I(模糊知识)-知识II(明晰知识)-智慧”连续统一体进行语义-逻辑分析的层次模型,并以此层次模型为分析框架,深入探讨在不同逻辑层次上“知识”及知识相关因素的动态运动机制和递进跃升规律,重点包括数据的筛选和聚合、从数据萃取信息、信息内化为知识I、知识I向知识II的转化蜕变和知识向智慧的升华,以从原始与基础概念层面为构建知识创新理论框架打下认知基础。 相似文献