基于SPO语义三元组的疾病知识发现

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[目的]对PubMed收录的高证据疾病文献进行挖掘与知识发现,为疾病临床诊疗和日常防控提供借鉴.[方法]利用语义抽取工具SemRep,提出基于SPO语义三元组的疾病知识发现模型,选取糖尿病相关文献对模型进行验证,结合可视化及临床知识进行糖尿病知识发现.[结果]获得糖尿病SPO三元组1258个,语义关系16个,揭示了糖尿病相关的基因、常见的并发症、检测手段及治疗方式.[局限]数据来源为公开发表的文献,未从知识库、电子病历等真实世界数据发现疾病知识.[结论]验证了基于SPO语义三元组的疾病知识发现模型用于揭示大规模文献中隐含的生物医学知识的可行性,有助于为生物医学科研人员提供潜在的研究假设和思路参考.
其他文献
[目的]提出一种基于多语义词向量的中文新词发现方法(MWEC),解决多领域社交媒体文本的分词不准确问题.[方法]利用社交媒体文本,结合中文知网和汉字笔画数据库训练多语义词向量,以解决语义混淆问题.使用N-gram频繁字符串挖掘方法识别相关度高的子词集合,以此获取新词候选集.利用多语义词向量的语义相似度评估候选词进而获得新词.[结果]在金融、体育、旅游和音乐4个领域数据集上进行实验,结果表明本文方法的F1指标较对比方法分别提升了2.0(金融)、3.0(体育)、2.6(旅游)、11.3(音乐)个百分点.[局限
[目的]为中医诊断治疗提供更精准、更智能的辅助参考,减少中医诊疗过程中的不确定性和难以量化的问题.[方法]以中医糖尿病医案数据为例,设计一种融合多自然语言处理任务的中医辅助诊疗方案,该方案融合情感识别、文本匹配等多自然语言处理任务序列,实现糖尿病的病情量化评估、症状信息匹配、症状自动摘要、病症类型判别和中药推荐,并进行实证研究.[结果]以模糊综合评价法进行10轮测试评估,在4项评价指标的平均隶属度分别为0.1949、0.3140、0.2173、0.2738,最大隶属度结果显示该方法效果为良好.[局限]临床
进入21世纪,在全纳教育理念及社会多方因素的推动下,澳大利亚公立中小学教育惩戒从立法到实践,历经了从肇始于20世纪90年代的“零容忍”到“积极式”的转变.2019年澳大利亚大部分州新修订的《学校纪律政策》作为“积极式”教育惩戒的政策范本,以保障学生个人权利,促进学生人格发展为政策目标,涵盖了纪律准则、纪律改进及多元惩戒三位一体的学校治理方案.作为《学校纪律政策》的延伸,澳大利亚公立中小学探索教育惩戒的实施路径具体包括:创设恢复性环境,开发同侪调解与会议调解项目,逐级划分惩戒事件类型,整体上呈现迈向“积极式