本文關(guān)鍵詞：生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索方法與問答系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：如何有效的進(jìn)行生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索和信息挖掘,是計算機技術(shù)和生物信息技術(shù)研究領(lǐng)域中的一個經(jīng)典課題。本文對生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中自然語言問題文檔,片段,概念和RDF三元組,構(gòu)建了高效的檢索和問答系統(tǒng)。特別的,在文檔檢索中,我們搭建了基于順序依賴模型,詞向量,和偽相關(guān)反饋相結(jié)合的通用檢索模型;同時,前k個文檔被分離為句子和片段,并以此建立檢索索引,并基于文檔檢索模型,完成片段檢索;在概念挖掘中,提取生物醫(yī)學(xué)的概念,列出相關(guān)的概念屬于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的五個數(shù)據(jù)庫鏈接,通過得分排名得到最終的概念。在CLEF Bio ASQ幾年的評測數(shù)據(jù)上,我們構(gòu)造的檢索系統(tǒng)都取得了不錯的性能。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索 序列依賴模型 詞向量 偽相關(guān)反饋 排序?qū)W習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金“結(jié)合前饋和反饋機制的自然場景文本識別技術(shù)”(編號:61473036)的資助,并在此基礎(chǔ)上展開后續(xù)理論及應(yīng)用研究
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1　引言三種特征分別進(jìn)行搜索,然后再使用線性組合將結(jié)果融合在一起。其次,自然語言處理中最直觀,近幾個世紀(jì)以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,也是到目前為止最常用的,向量的維度是詞表大生物醫(yī)學(xué)也得到了相應(yīng)的發(fā)展。生物醫(yī)學(xué)相關(guān)的小[1],其中絕大多數(shù)元素為0,只有一個維度的文獻(xiàn)

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  本文關(guān)鍵詞：生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索方法與問答系統(tǒng)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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