基于信息熵的医疗概念语义相似度算法

• 作者: 宋文爱 富丽贞 张晶亮 王超
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 朴素贝叶斯分类 概念相关度 概念特征相似度 概念语义相似度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 1491-1495
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2017.06.017

摘要

针对医疗概念中传统语义相似度计算精确度不高的问题,提出一种基于信息熵计算概念特征相似度和概念相关度的方法,综合得出概念语义相似度的计算模型.利用朴素贝叶斯分类对医疗概念分类,根据概念分类概率与分类质量评估函数得到概念的信息熵;通过熵值求得概念特征相似度,通过分析概念特征信息求得概念相关度;利用加权的方法将前两者的值综合为最终的概念语义相似度.实验结果表明,该算法较传统算法更加接近医疗领域专家评估的经验值,可以提高相似度计算精度,为医疗领域的相关应用和研究提供更高效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋文爱	中北大学软件学院	107	470	11.0	16.0
2	富丽贞	中北大学软件学院	10	49	3.0	7.0
3	王超	中北大学软件学院	28	113	6.0	9.0
4	张晶亮	中北大学软件学院	2	1	1.0	1.0