基于语义图的医学多文档摘要提取模型构建

发布时间：2018-06-23 15:33

  本文选题：clique + 语义图　； 参考：《图书情报工作》2017年08期

【摘要】：[目的/意义]针对医学文本的特点,提出一种基于语义图的多文档自动摘要方法,并利用其中的语义信息实现摘要主题的识别。[方法/过程]利用SemRep实现源文档概念及其语义关系的规范化抽取并构建语义图,从概念-关系-社区3个层次对网络图中的关键信息进行抽取并生成摘要,利用概念-语义类型-类型分组三级映射实现对概念的归类,结合语义搭配模式对摘要主题进行划分。[结果/结论]通过对5种疾病数据集进行测试,结果显示该方法能有效识别出文献集中的核心内容,语义图中所富含的语义信息能准确地对摘要进行主题划分。
[Abstract]:[objective / significance] according to the characteristics of medical texts, a multi-document automatic abstract method based on semantic graph is proposed, and the semantic information is used to realize the topic recognition of abstracts. [method / process] using SemRep to realize the canonical extraction of the source document concept and its semantic relation, and to construct the semantic map. The key information in the network diagram is extracted from the concept, relation and community levels and the summary is generated. The concept classification is realized by the three-level mapping of concept, semantic type and type grouping, and the summary topic is divided with semantic collocation mode. [results / conclusion] by testing the data sets of five diseases, the results show that the method can effectively identify the core contents of the literature set, and the semantic information rich in the semantic map can accurately divide the topic of the abstract.
【作者单位】： 中国医科大学医学信息学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于语义述谓网络属性的多文档自动摘要:以生物医学为例”(项目编号:13YJC870030)研究成果之一
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2057598