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基于“主语-谓语-宾语”三元组的知识发现研究——以诱导多能干细胞领域为例

发布时间:2018-07-24 18:17
【摘要】:本文提出基于"主语-谓语-宾语(Subject-Predication-Object,SPO)"三元组的生物医学领域知识发现框架,对该框架的关键技术和实施流程进行研究。首先,基于UMLS语料库,利用Sem Rep工具从生物医药文献中抽取SPO三元组;其次,基于领域知识组织体系,结合自定义词表和清洗规则对SPO进行清洗和筛选;再次,利用Net Miner分别绘制以Subject和Object为中心节点,Predication为边的语义网络图;最后,结合专家解读,实现领域知识发现。本文以诱导多能干细胞领域为例进行实证研究。结果显示,SPO三元组可细粒度地揭示科技文献的知识内容,基于SPO的语义网络能直观地支持领域知识发现,该框架具有兼容、高效、易实施等优点。
[Abstract]:In this paper, a framework of knowledge discovery in biomedical domain based on "Subject-Predication-ObjectPredication-SPO" triple is proposed, and the key technologies and implementation flow of the framework are studied. Firstly, based on UMLS corpus, SPO triples are extracted from biomedical literature by Sem Rep tools. Secondly, based on domain knowledge organization system, combined with custom vocabulary and cleaning rules, SPO is cleaned and filtered. Using Net Miner to draw the semantic network graph with Subject and Object as the center node respectively. Finally, the domain knowledge discovery is realized by combining with the expert interpretation. In this paper, the field of induced pluripotent stem cells is taken as an example. The results show that the SPO triple can reveal the knowledge content of scientific and technological documents in fine granularity. The semantic network based on SPO can support domain knowledge discovery intuitively. The framework is compatible, efficient and easy to implement.
【作者单位】: 山西财经大学信息管理学院;中国科学院成都文献情报中心;深圳大学图书馆;中国科学院广州生物医药与健康研究院;中国科学院文献情报中心;
【基金】:中国科学技术信息研究所ISTIC-EBSCO文献大数据发现服务联合实验室基金项目“基于SemRep与SKOS的科技文献语义知识组织应用示范研究”资助
【分类号】:G254

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本文编号:2142243

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