基于UMLS的疾病知识整合框架研究

借用UMLS的语义网络构建顶层本体,建立疾病知识和UMLS中语义类型的映射关系,并对UMLS的语义关系进行细化,通过细化的语义关系将疾病与其相关的知识关联,构建疾病与症状、检查、药物、医疗器械与医疗法规之间的关联关系,实现疾病知识的整合。通过实例展示疾病知识整合的过程。     

利用UMLS语义网络构建医学文献本体的实证探索

以清晰表达知识内涵、促进本体语义共享为目的,以医学文献知识为研究案例,文章基于UMLS语义网络顶级本体语义关系构筑了领域本体属性关系,并通过医学文献知识本体的构建,阐述了依托顶级本体的语义关系构筑领域本体语义的方法,探讨了基于顶级本体语义的领域本体通用构建途径,实现了医学文献本体的语义关系系统化,为领域本体的建模提供了思路。     

一体化医学语言系统(UMLS)及其对我国情报检索语言的启示

本文介绍了一体化医学语言系统的历史与现状、四个组成部分及其发展策略与原则 ,并探讨了它给我国情报检索语言所带来的启示。     

试论一体化医学语言系统语义网络的结构与特点

本文阐述了美国国立医学图书馆（ＮＬＭ）的一体化医学语言系统语义网络的结构,重点探讨了该网络的语义学特点。     

统一的中国医学语言系统研究进展

“统一的中国医学语言系统”旨在建立一个计算机化的可持续发展的生物医学检索语言集成系统。该系统由3个部分组成：中国医学用语数据库，中国医学语语义网络系统，中国医学用语与标引检索语言对应转换系统。该系统的研制在医学文献计算机辅助标引方面发挥着积极作用，在一体化信息检索系统的开发研制方面具有重要作用。     

基于领域本体实现Web文本挖掘研究

为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体“概念-概念”相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。     

一体化医学语言系统在搜索引擎中的应用研究

目的 :通过比较一体化医学语言系统 (下文简称UMLS)对搜索引擎检索结果的影响 ,探讨UMLS能否提高搜索引擎检索效率。方法 :选取 3组不同类型的医学提问词 ,设计 3个测试 ,比较UMLS对医学和通用搜索引擎及文献检索软件检出记录数的影响。结果 :经UMLS转换提问词后 ,3个测试中 3组不同类型提问词检出记录数均有增加 ,经统计学处理有显著差异。结论 :UMLS能提高医学和通用搜索引擎及文献检索软件的检索效率。但UMLS在搜索引擎中的应用尚处于起步阶段 ,有待进一步的研究与开发     

SemRep和突发监测算法在文献计量分析中的应用——以疾病药物治疗发展趋势为例

突发监测,是通过观察增长率骤然上升的突发词的发展变化,来探测学科前沿的方法。SemRep可以根据UMLS (unified medical language system)提取自然语言语义关系。本文通过SemRep结合突发监测算法,揭示某领域研究现状及发展趋势,以疾病药物治疗为例,分析了SARS药物治疗领域的研究重点和热点。在新型冠状病毒肺炎疫情背景下,为新型冠状病毒(SARS-CoV-2)防控药物的选择与开发提供有力线索。在SARS药物治疗研究文献集合中,利用SemRep和SemRep语义结果处理系统,根据UMLS语义关系,提取存在治疗关系的药物术语概念集合,合并去重后得到Ribavirin (利巴韦林)等有效概念51个,这些药物是SARS治疗常规药物,主要用于疫情发生时的临床急救。根据Kleinberg突发监测算法,计算药物概念的突发权重指数,将概念按突发权重指数高低排序后,得到SARS治疗潜力药物,这些药物大多是在疫情结束后进行的抗病毒实验室研究。SemRep结合突发监测的方法不仅适用于疾病药物治疗领域,也用于各个学科研究热点的挖掘。     

基于SWRL推理机制的心电图本体设计与实现

将语义网规则语言SWRL和推理引擎JESS结合起来,通过对本体概念及其属性的分析,能够判定出本体概念之间隐含的语义关系,从而进行知识发现.利用Protege 3.4 制作心电图本体,基于SWRL推理机制建立心电图各波型、波段不同值组合的规则,将SWRL规则导入到JESS推理引擎中进行推理,最后将推理产生的新信息再写入心电图本体中,具有推理功能的心电图本体可用以解决心电图智能诊断问题,并为构建心电图专家系统打下基础,该方法为本体在专业领域的应用进行了有益探索.     

基于多层次概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型研究

为了提高中文医学信息检索效率,本文应用语义学研究成果,深入剖析统一医学语言系统(UMLS),从理论上对多层次概念语义网络结构进行了探讨,以此设计了适用于中文医学信息特点的三层概念语义网络结构,并分别确定了各个概念语义网络层次的语义类型和语义关系,进一步完善了医学信息语义网络.以信息检索的认知理论为依据,建立了基于三层概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型.对扩展检索和语义检索进行统计学Kappa检验,认为两种检索方法的一致性非常显著(p<0.01);与扩展检索中的任何一种方法相比,语义检索方法具有更高的检索效率.     

基于知识发现的异质数据源学术资源检索分类系统设计*

阐述了本系统设计的背景，以及知识发现的相关知识。介绍了异质数据源的互操作和文本分类的方法，以及本系统的结构框架、工作流程和相关元数据信息。最后指出了本系统的创新点和优点，以及应用前景。     

基于Ontology的数字图书馆知识管理系统设计与实现*

在总结Ontology构建知识管理系统四个方面优势的基础上，阐述了基于Ontology的数字图书馆知识管理系统的总体架构和各主要模块的设计思路；然后，重点叙述了如何采用HP公司的Jena开发包实现系统的各个模块，并给出了系统实现中的主要技术要点。最后，指出了系统的不足和后续的研发工作。     

基于本体的电子政务领域数字档案知识管理系统的设计与实现

认为知识管理是数字档案管理的发展方向,并将本体作为数字档案馆知识管理系统的核心技术,以湖北省档案局的政务公文作为原始资料,设计并实现基于本体的电子政务领域数字档案的知识管理系统。实践证明,该系统为人们建立一个新的知识管理的观念,也为如何处理各个领域的档案文献提供一种新思路。     

基于NLP的知识抽取系统架构研究*

在参考自然语言处理平台及知识抽取系统的系统结构的基础上，提出一个基于NLP的知识抽取系统的详细设计方案。自然语言处理过程包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等8大模块；知识抽取过程包括论文类型分析、篇章结构分析、知识抽取、知识表示4大模块。通过对基于NLP的知识抽取系统架构的研究，明确自然语言处理与知识抽取的关系，分析出知识抽取的系统流程及关键技术。     

基于知识管理的人际情报网络实验系统的设计与实现*

为实现基于知识管理的人际情报网络构建流程的自动化，设计人际情报网络实验系统的功能和体系结构，并结合所选择的相关技术和工具，具体论述人际情报网络系统中的知识获取子系统、知识查询子系统、网络管理子系统、网络可视化子系统的实现。     

基于数据挖掘的网络信息资源管理系统分析、设计和实现*

引言部分阐述了开发网络信息资源管理系统的意义。正文前两部分展示了本系统的结构框架和自行制定的NRM元数据集，正文后三部分着重介绍了本系统的资源监测和评估模块、数据挖掘模块、用户信息反馈和交互模块的功能和实现机理。本文的结尾部分指出网络信息资源管理工作的核心。     

基于本体进行自动分类的元搜索引擎的设计与实现

研究基于本体对元搜索引擎查询结果进行自动分类的方法,依据事先构建的药学本体,实现基于本体对元搜索引擎的网页结果进行自动分类的实验系统,形成层次清晰、逻辑合理的分类显示结果界面。最后对实验系统的准确度进行评价,网页分类基本取得预期的效果。