【摘 要】
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概念规范化是将医学文本中的术语与其在UMLS?等术语中的概念相关联的任务.传统医学概念规范化方法在很大程度上取决于数据的覆盖范围,这给非英语的其他语言带来了不便.研究专注于命名实体识别系统提取和标记的实体指称,并使用UMLS概念唯一标识符对实体指称进行分类.在无需翻译语言的情况下,利用可用术语和嵌入模型的多语言特性来改进中文的概念规范化.将中文语料医学概念规范化系统建设视为多分类问题,使用术语上下文信息对术语进行编码,并通过余弦相似度和softmax函数对其进行分类.通过基于医渡云结构化4K数据集的实验验
【机 构】
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信息工程大学洛阳校区基础系,河南洛阳471000
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概念规范化是将医学文本中的术语与其在UMLS?等术语中的概念相关联的任务.传统医学概念规范化方法在很大程度上取决于数据的覆盖范围,这给非英语的其他语言带来了不便.研究专注于命名实体识别系统提取和标记的实体指称,并使用UMLS概念唯一标识符对实体指称进行分类.在无需翻译语言的情况下,利用可用术语和嵌入模型的多语言特性来改进中文的概念规范化.将中文语料医学概念规范化系统建设视为多分类问题,使用术语上下文信息对术语进行编码,并通过余弦相似度和softmax函数对其进行分类.通过基于医渡云结构化4K数据集的实验验证,即使在没有标记数据的情况下也可以取得良好的结果;在标记数据的情况下优于现有的监督方法.为处理非英语语言的医学文本提供了更简单、更有效的多语言方法.将大量医学专业知识和医学术语融合UMLS,扩大术语覆盖范围,加强推进医学概念规范化,提高临床科研的效率与质量.
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