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1、隨著生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展,積累了海量的文本數(shù)據(jù)。為了對(duì)這些信息進(jìn)行有效地知識(shí)發(fā)現(xiàn),文本挖掘技術(shù)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。然而,傳統(tǒng)的文本挖掘方法應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)中存在著很多的不足,例如傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法無(wú)法識(shí)別文本中共現(xiàn)詞之間的重要聯(lián)系,同時(shí)也不能利用文檔本身的語(yǔ)義信息等。 本文依據(jù)Swanson教授提出的基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論,結(jié)合生物本體技術(shù),對(duì)非相關(guān)文獻(xiàn)的隱含知識(shí)發(fā)現(xiàn)的文本挖掘算法,進(jìn)行了研究和改進(jìn)。論文工作的主要
2、成果包括以下幾個(gè)方面: 1.首先從理論上介紹了Swanson的基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程,分析了現(xiàn)有方法的特點(diǎn)和不足。同時(shí)對(duì)本文提出的算法所涉及的文本挖掘技術(shù)、生物本體的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了介紹。 2.分析了傳統(tǒng)的基于支持度-置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)的不足,提出了一種結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)中X2檢驗(yàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。 3.在Swanson的理論基礎(chǔ)上,提出了新的基于語(yǔ)義的生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)隱含知識(shí)發(fā)現(xiàn)的算法。在大
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