【摘 要】
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积极推进中西医创新融合和深层次互联互通,是我国医学领域发展的大势所趋。然而,中西医对相同（或相近）疾病的称谓不同,严重阻碍了中西医交流。在中西医结合乃至中西医知识深度融合的道路上,关联映射中西医病名、合理有序地整合中西医知识是亟需解决的关键问题。本研究提出了改进模式匹配的中西医疾病名称关联映射算法,基于算法开发系统实现科技文献肺系疾病中西医病名对应关系的自动抽取。总结了 28个有效的特征词,对后续
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积极推进中西医创新融合和深层次互联互通,是我国医学领域发展的大势所趋。然而,中西医对相同（或相近）疾病的称谓不同,严重阻碍了中西医交流。在中西医结合乃至中西医知识深度融合的道路上,关联映射中西医病名、合理有序地整合中西医知识是亟需解决的关键问题。本研究提出了改进模式匹配的中西医疾病名称关联映射算法,基于算法开发系统实现科技文献肺系疾病中西医病名对应关系的自动抽取。总结了 28个有效的特征词,对后续研究及机器学习算法开发有参考价值。肺系疾病中西医病名关联映射是肺系疾病中西医知识图谱构建的基础。以疾病名称搭建中西医知识的语义关联,对中医知识和西医知识进行多维度的梳理,分别定义了 10个中医顶层大类和西医顶层大类,及66种中医语义关系和63种西医语义关系,对概念及概念间关系进行揭示,构建肺系疾病中西医知识模型。从高质量的科技文献中抽取中西医知识,提出了基于SemRep的肺系疾病西医知识抽取方法及基于特征词匹配的肺系疾病中医知识抽取方法,以语义三元组“＜主语＞|＜谓语＞|＜宾语＞”的形式存储。对不同来源的中西医知识进行实体对齐和关系融合,利用D3.js绘制直观的可视化图谱。利用基于规则的方法对西医疾病与中医方剂之间治疗关系进行知识推理,为临床诊疗提供新思路和借鉴参考。本研究提出的中西医疾病名称关联映射算法,适合处理大规模文献,效率较高,使自动化提取中西医疾病名称对应关系成为可能。构建肺系疾病中西医知识图谱,探索中西医知识组织与整合模式,为中西医知识体系深度融合提供了思路参考和理论借鉴。中西医整合知识图谱通过对科技文献所蕴含的病因、治疗等语义关系的深度揭示及图形化直观呈现,有助于临床诊疗决策系统等智能应用的开发与推广。
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