一种多特征融合的Web医学信息语义关系抽取方法

• 作者: 刘欣悦 方丽英 李鹏英 闫健卓 龙丽英
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: Web医学信息 语义关系抽取 多特征 混合句法分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 243-248
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04|TP391.04
• 字数: 6016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.03.05

摘要

目的 为给用户提供更为相关、整体和结构化的Web医学信息,提出一种多特征融合的语义关系抽取方法,以解决中文Web医学信息中两两医学实体之间语义关系的抽取.方法 首先在混合句法分析算法的基础上构造包含词项、语义、词性、交互词、实体对距离、实体类别以及最短依赖关系特征的特征向量并结合支持向量机实现.对Web医学信息中师徒关系、擅长关系及从属关系抽取实验,比较在不同句法分析下、不同特征作用及不同机器学习算法下的语义关系抽取效果.结果 从F估计和算法运行时间来看,混合句法分析下效果最佳.随着特征的加入,抽取效果不断提升,最后,对三类语义关系抽取最终获得81.16％、95.94％和86.16％的F估计值.结论 基于多特征融合的语义关系抽取方法对于Web医学信息语义关系的抽取具有很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方丽英	北京工业大学电子信息与控制工程学院	30	143	8.0	10.0
2	闫健卓	北京工业大学电子信息与控制工程学院	28	188	8.0	12.0
3	龙丽英	北京工业大学电子信息与控制工程学院	2	10	2.0	2.0
4	李鹏英	北京工业大学电子信息与控制工程学院	2	10	2.0	2.0
5	刘欣悦	北京工业大学电子信息与控制工程学院	3	20	2.0	3.0