Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2007, Vol. 2 Issue (1): 72-76     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2007.01.18
  知识组织与知识管理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
面向Web文本语义挖掘的SKR/MetaMap输出概念共现分析系统的开发尝试
黄亚明1,2  李国胜1,3
1(中国医科大学信息管理与信息系统(医学) 沈阳 110001)
2(中国科学院文献情报中心 北京 100080)
3(东软医疗系统有限公司 沈阳 110179)    
Development of Co-occurrence Analysis System for SKR/MetaMap Concepts Orienting to Web Text Semantic Mining
Huang Yaming1,2   Li Guosheng1,3
1(School of Information Management and Information System (Medical),China Medical University,  Shenyang 110001, China)
2(Library of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China)
3(Neusoft Medical Systems Co., Ltd., Shenyang 110179, China)
全文: PDF (568 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

利用共现原理,对SKR/MetaMap输出结果进行再处理,即从中识别、提取出MetaMapping分析后的概念词,每个概念词再赋予反映其特征的属性,进而形成概念词共现矩阵。这一处理过程能够帮助研究者提高文献信息的获取效率,并且为进一步的文献研究工作、文本分类、挖掘分析等提供完善、科学、可靠的信息及数据来源。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李国胜
黄亚明
关键词 SKR/MetaMap概念词共现分析本体语义    
Abstract

This paper designes a system to analyze the output of SKR/MetaMap analysis, identifying and extracting concepts. For every concept, it assignes for describing its characteristic. Then can form Matrix Co-occurrence Matrix of concepts. This system can elevate the efficiency of information analysis,literature research, text categorization and data mining analysis.

Key wordsSKR/MetaMap    Concepts    Co-occurrence analysis    Ontology    Semantic
收稿日期: 2006-10-16      出版日期: 2007-01-25
: 

G250

 
通讯作者: 黄亚明     E-mail: huangym@mail.las.ac.cn
作者简介: 黄亚明,李国胜
引用本文:   
黄亚明,李国胜 . 面向Web文本语义挖掘的SKR/MetaMap输出概念共现分析系统的开发尝试[J]. 现代图书情报技术, 2007, 2(1): 72-76.
Huang Yaming,Li Guosheng . Development of Co-occurrence Analysis System for SKR/MetaMap Concepts Orienting to Web Text Semantic Mining. New Technology of Library and Information Service, 2007, 2(1): 72-76.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2007.01.18      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2007/V2/I1/72

1Wettler M, Rapp R.  Computation of word associations based on the co-occurrences of words in large corpora. http://acl.ldc.upenn.edu/W/W93/W93-0310.pdf(Accessed Dec.9,2005)
2王曰芬,宋爽,苗露共现分析在知识服务中的应用研究现代图书情报技术,2006(4):29-34
3Rindflesch T C, Fiszman M. The interaction of domain knowledge and linguistic structure in natural language processing: interpreting hypernymic propositions in biomedical text. J Biomed Inform,2003,36(6):462-477
4美国国立医学图书馆http://skr.nlm.nih.gov/(Accessed Dec.1, 2005)
5邱君瑞自然语言处理与信息检索系统 情报检索,2002(3):47-48
6Alan R, Aronson, Bethesda. Effective Mapping of Biomedical Text to the UMLS Metathesaurus: The MetaMap Program.http://skr.nlm.nih.gov/(Accessed Jan20, 2006)
7潭浩强C程序设计(第二版). 北京:清华大学出版社,1999
8Stephen P.  C++ Primer Plus 第五版(中文版). 北京:人民邮电出版社,2005
9Michael J. YoungVisual C++6从入门到精通. 北京:电子工业出版社,1999

[1] 李文娜, 张智雄. 基于联合语义表示的不同知识库中的实体对齐方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(7): 1-9.
[2] 徐峥,乐小虬. 类目式文档语义特征AND-OR逻辑表达式生成方法[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 95-103.
[3] 张国标,李洁. 融合多模态内容语义一致性的社交媒体虚假新闻检测*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 21-29.
[4] 石湘,刘萍. 基于知识元语义描述模型的领域知识抽取与表示研究 *——以信息检索领域为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 123-133.
[5] 张金柱, 于文倩. 基于短语表示学习的主题识别及其表征词抽取方法研究[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 50-60.
[6] 盛姝, 黄奇, 杨洋, 解绮雯, 秦新国. HL7 FHIR框架下中国医疗领域信息交换研究与解决方案[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 13-28.
[7] 曾桢,李纲,毛进,陈璟浩. 区域公共安全数据治理与业务领域本体研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 41-55.
[8] 邵琦,牟冬梅,王萍,靳春妍. 基于语义的突发公共卫生事件网络舆情主题发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 68-80.
[9] 魏庭新,柏文雷,曲维光. 词向量和语义知识相结合的汉语未登录词语义预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 109-117.
[10] 邓思艺,乐小虬. 基于动态语义注意力的指代消解方法[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 46-53.
[11] 朱路,田晓梦,曹赛男,刘媛媛. 基于高阶语义相关的子空间跨模态检索方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 84-91.
[12] 张冬瑜,崔紫娟,李映夏,张伟,林鸿飞. 基于Transformer和BERT的名词隐喻识别*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 100-108.
[13] 张润彤,陈东华,赵红梅,朱晓敏. 基于中文语义分析的计算机辅助ICD-11编码方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 44-55.
[14] 魏伟,郭崇慧,邢小宇. 基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 182-191.
[15] 田钟林,吴旭,颉夏青,许晋,陆月明. 一种基于领域语义关系图的短文本实时分析模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 239-248.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn