發(fā)布時間：2018-06-23 15:33

  本文選題：clique + 語義圖　； 參考：《圖書情報工作》2017年08期

【摘要】：[目的/意義]針對醫(yī)學(xué)文本的特點,提出一種基于語義圖的多文檔自動摘要方法,并利用其中的語義信息實現(xiàn)摘要主題的識別。[方法/過程]利用SemRep實現(xiàn)源文檔概念及其語義關(guān)系的規(guī)范化抽取并構(gòu)建語義圖,從概念-關(guān)系-社區(qū)3個層次對網(wǎng)絡(luò)圖中的關(guān)鍵信息進行抽取并生成摘要,利用概念-語義類型-類型分組三級映射實現(xiàn)對概念的歸類,結(jié)合語義搭配模式對摘要主題進行劃分。[結(jié)果/結(jié)論]通過對5種疾病數(shù)據(jù)集進行測試,結(jié)果顯示該方法能有效識別出文獻集中的核心內(nèi)容,語義圖中所富含的語義信息能準(zhǔn)確地對摘要進行主題劃分。
[Abstract]:[objective / significance] according to the characteristics of medical texts, a multi-document automatic abstract method based on semantic graph is proposed, and the semantic information is used to realize the topic recognition of abstracts. [method / process] using SemRep to realize the canonical extraction of the source document concept and its semantic relation, and to construct the semantic map. The key information in the network diagram is extracted from the concept, relation and community levels and the summary is generated. The concept classification is realized by the three-level mapping of concept, semantic type and type grouping, and the summary topic is divided with semantic collocation mode. [results / conclusion] by testing the data sets of five diseases, the results show that the method can effectively identify the core contents of the literature set, and the semantic information rich in the semantic map can accurately divide the topic of the abstract.
【作者單位】： 中國醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“基于語義述謂網(wǎng)絡(luò)屬性的多文檔自動摘要:以生物醫(yī)學(xué)為例”(項目編號:13YJC870030)研究成果之一
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2057598