基于領域本體的生物醫(yī)學文本檢索.pdf

1、近幾十年來隨著生物醫(yī)學科學文獻的增多生物醫(yī)學信息檢索已經(jīng)得到了越來越多的研究人員的關(guān)注。如MEDLINE數(shù)據(jù)庫2009年已經(jīng)包含了超過17,000,000的生物醫(yī)學文獻。僅在2008年就有超過600,000的新文章被新增進數(shù)據(jù)庫。從如此巨大的科學知識文獻庫中檢索相關(guān)信息變得越來越重要，也越來越具有挑戰(zhàn)性。這對高效的生物醫(yī)學信息檢索技術(shù)提出了迫切的需求。生物醫(yī)學文本通常包含大量的專業(yè)詞匯以及縮寫，存在著大量同義詞、近義詞現(xiàn)象。這就使得傳統(tǒng)

2、的、基于單詞匹配的文本信息檢索方法在醫(yī)學領域準確率變得非常差，因此需要研究基于語義的生物醫(yī)學文本檢索方法。
　　本文主要研究基于本體的生物醫(yī)學文本信息檢索，探索基于語義相似度的生物醫(yī)學信息檢索方法。論文首先是對生物醫(yī)學信息檢索的發(fā)展及現(xiàn)狀進行了回顧，分析比較了基于傳統(tǒng)文本檢索模型在生物醫(yī)學信息檢索中的性能。研究了基于生物醫(yī)學本體的語義相似度，本文采用 MeSH作為本體。根據(jù)檢索任務的特點，創(chuàng)新性地提出了非對稱語義相似度模型。由于

3、MeSH醫(yī)學主題詞并不能很好的涵蓋文章的內(nèi)容，本文研究將語義相似度和傳統(tǒng)文本檢索模型方法進行融合，實驗結(jié)果表明語義相似度和傳統(tǒng)文本檢索模型結(jié)合的方法取得了顯著的性能提高。
　　本文的主要貢獻包括：
　　第一，分析和比較了幾種傳統(tǒng)文本檢索模型在生物醫(yī)學文本信息檢索中在性能上的差異，為后續(xù)研究選定基準參照。
　　第二，研究了基于生物醫(yī)學本體 MeSH的語義相似度方法，之后根據(jù)檢索任務的特點創(chuàng)新性地提出了非對稱語義相似度方法