中文医学知识图谱CMeKG构建初探

医学知识图谱是智慧医疗应用的基石,可以为机器阅读理解医学文本、智能咨询、智能诊断提供知识基础。现有的医学知识图谱从规模化、规范化、体系性、形式化等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对复杂医学知识的精准描述更是构建医学知识图谱面临的重要挑战。针对上述问题,该文利用自然语言处理与文本挖掘技术,以人机结合的方式研发了中文医学知识图谱第一版CMeKG 1.0(Chinese Medical Knowledge Graph)。CMeKG 1.0的构建参考了ICD-10、ATC、MeSH等权威的国际医学标准术语集以及规模庞大、多源异构的临床路径指南、临床实践、医学百科等资源,覆盖了疾病、药物和诊疗技术,包括100余万个医学概念关系的实例。该文综述了CMeKG 1.0构建过程中的描述体系、关键技术、构建流程以及医学知识描述等相关问题,希望为医学领域知识图谱的构建与应用提供一些参考。

基于词信息嵌入的汉语构词结构识别研究

作为一种意合型语言,汉语中的构词结构刻画了构词成分之间的组合关系,是认知、理解词义的关键。在中文信息处理领域,此前的构词结构识别工作大多沿用句法层面的粗粒度标签,且主要基于上下文等词间信息建模,忽略了语素义、词义等词内信息对构词结构识别的作用。该文采用语言学视域下的构词结构标签体系,构建汉语构词结构及相关信息数据集,提出了一种基于BiLSTM和selfattention的模型,以此来探究词内、词间等多方面信息对构词结构识别的潜在影响和能达到的性能。实验取得了良好的预测效果,准确率达77.87%,F_(1)值为78.36%;同时,对比测试揭示,词内的语素义信息对构词结构识别具有显著的贡献,而词间的上下文信息贡献较弱且带有较强的不稳定性。