2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源對(duì)于醫(yī)學(xué)語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。覆蓋全面和定義良好的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)概念以及概念間的關(guān)系,是計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理醫(yī)學(xué)文本實(shí)現(xiàn)信息提取、文本理解和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等智能應(yīng)用的重要基礎(chǔ)資源。隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展,醫(yī)療領(lǐng)域積累了大量的以敘述性文本為主要形式的數(shù)據(jù),這些臨床文檔和報(bào)告包含了大量不能從其它數(shù)據(jù)中獲得的臨床信息,自動(dòng)利用這些數(shù)據(jù)是許多高水平臨床應(yīng)用的廣泛需求。然而,目前中文醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源稀缺,嚴(yán)重地影響了相關(guān)研究的發(fā)展和技術(shù)的采用。究其原因

2、,大型醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源構(gòu)建工作耗時(shí)耗力而且需要持續(xù)的維護(hù)投入,這是中文醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源構(gòu)建中面臨的巨大挑戰(zhàn)。本論文針對(duì)以上問(wèn)題,研究基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的中文醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源自動(dòng)構(gòu)建方法,通過(guò)這些方法基于臨床語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建了中文醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源并開展了相關(guān)評(píng)估和應(yīng)用,具體內(nèi)容如下:
  首先,利用條件隨機(jī)場(chǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,結(jié)合臨床自由文本中術(shù)語(yǔ)多樣性的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)迭代的新術(shù)語(yǔ)發(fā)現(xiàn)算法,在給定輕量級(jí)特定語(yǔ)義類型種子字典的條件下,該算法可以從臨床

3、語(yǔ)料庫(kù)中自動(dòng)迭代發(fā)現(xiàn)新的同類語(yǔ)義術(shù)語(yǔ)。該方法能顯著提高構(gòu)建語(yǔ)義術(shù)語(yǔ)資源的效率,大大降低人工采集術(shù)語(yǔ)的時(shí)間成本與人力成本。
  其次,基于機(jī)器翻譯技術(shù)實(shí)現(xiàn)UMLS中3個(gè)常用語(yǔ)義類型中文化,結(jié)合上述機(jī)器學(xué)習(xí)方法從大規(guī)模臨床語(yǔ)料中學(xué)習(xí)獲得的術(shù)語(yǔ)資源,構(gòu)建了一個(gè)多語(yǔ)義類型的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源。通過(guò)隨機(jī)抽樣的方法,對(duì)構(gòu)建的術(shù)語(yǔ)字典進(jìn)行準(zhǔn)確性的評(píng)估;在小規(guī)模臨床語(yǔ)料庫(kù)中對(duì)該字典進(jìn)行了覆蓋性的評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明該字典的準(zhǔn)確性和覆蓋性良好,為研究組進(jìn)一

4、步開展相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ)。
  最后,以構(gòu)建的術(shù)語(yǔ)資源為基礎(chǔ),在臨床語(yǔ)料庫(kù)中展開了三個(gè)應(yīng)用研究,即分析癥狀術(shù)語(yǔ)在語(yǔ)料庫(kù)中的TF-IDF分布特征,建立了包含10292條癥狀-解剖部位關(guān)系對(duì)的知識(shí)庫(kù),分析了語(yǔ)料庫(kù)的子語(yǔ)言模式、語(yǔ)義和詞性分布特征。為深入理解臨床文本的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用提供了定量的指標(biāo)。
  本論文設(shè)計(jì)了快速高效的臨床醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)資源構(gòu)建的方法,為在中文領(lǐng)域中開展大規(guī)模醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)知識(shí)庫(kù)建設(shè)提供了有力的計(jì)算工具,同時(shí)該方法體

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