【摘 要】
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随着我国医疗卫生信息化的推行,相关机构积累了庞大的医学资源,形成了多来源的医疗大数据。医学知识图谱是挖掘、融合海量医疗数据所隐含的医学信息的有效途径,同时为医疗相关机构提供更高效精准的服务。构建医学知识图谱过程中,多源知识之间存在待匹配候选集规模较大、语义歧义、结构参差不齐等问题,导致知识融合困难。针对上述问题,本文面向已构建中文妇产科知识图谱（Chinese Obstetric Knowledg
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随着我国医疗卫生信息化的推行,相关机构积累了庞大的医学资源,形成了多来源的医疗大数据。医学知识图谱是挖掘、融合海量医疗数据所隐含的医学信息的有效途径,同时为医疗相关机构提供更高效精准的服务。构建医学知识图谱过程中,多源知识之间存在待匹配候选集规模较大、语义歧义、结构参差不齐等问题,导致知识融合困难。针对上述问题,本文面向已构建中文妇产科知识图谱（Chinese Obstetric Knowledge Graph,COKG）的知识更新及心脑血管疾病知识图谱（Cardiovascular and Cerebrovascular Knowledge Graph,CCKG）构建过程中的知识融合,以结构化和半结构化的多来源数据为对象,对其开展研究,主要完成的工作如下:（1）针对医学领域结构化数据中待匹配候选集规模较大的问题,提出了分区块多源知识融合（Partition Block-based Multi-source Knowledge Fusion,PBMKF）算法。PB-MKF利用可扩展的层次聚集、协同聚类分区算法实现同一分区的高内聚性和不同分区的低相关性;通过动态分块算法迭代降低待匹配候选集规模;使用多策略加权相似性算法进行实体对齐,实现多来源结构化数据的融合。本实验采用PB-MKF算法将半自动化方式构建的包含19,692个实体、40,172条三元组的外部妇产科数据集融入到已构建的COKG中,使COKG三元组从15,249个扩充到了38,697个,形成了扩充版的COKG（Expanded COKG,简称ECOKG）。（2）针对医学领域半结构化数据中多源知识语义歧义、结构化参差不齐的问题,提出了基于BERT和GCN的多源知识融合交互（BERT and GCN-based Interaction Model For Multi-source Knowledge Fusion,BG-INT）模型。BG-INT模型采用BERT将邻居实体和描述信息所代表的边界信息等半结构化数据进行编码,利用GCN对三元组进行编码,二者信息拼接后通过双重聚合函数的交互单元对数据进行融合。在公共数据集验证了BG-INT模型的有效性,并将其应用于CCKG构建中,在多来源的半结构化心脑血管数据集上,HR@1达到96.5%,消除心脑血管数据语义歧义2840条,有效地实现了知识融合。
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