基于UMLS医学本体的挖掘文献间潜在联系的设计与实现

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摘要：以Swanson的非相关文献知识发现的原理为依据，采用自然语言处理技术，将不规范的自然语言转换为UMLS中的概念，同时引入语义过滤系统，开发出非相关医学文献潜在联系的挖掘工具，同时用Swanson发现镁与偏头痛的数据做验证，结果表明，该方法能很好地重现Swanson的研究结果，并且能发现更多的有潜在价值的中介词，具有较高的效率。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93371X/200709/25516810.html

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关键词：UML Swans Anson cqvip Swan 知识发现 一体化医学语言系统 本体