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基于信息熵的医疗概念语义相似度算法
被引量:
2
1
作者
王超
宋文爱
+1 位作者
富丽贞
张晶亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第6期1491-1495,共5页
针对医疗概念中传统语义相似度计算精确度不高的问题,提出一种基于信息熵计算概念特征相似度和概念相关度的方法,综合得出概念语义相似度的计算模型。利用朴素贝叶斯分类对医疗概念分类,根据概念分类概率与分类质量评估函数得到概念的...
针对医疗概念中传统语义相似度计算精确度不高的问题,提出一种基于信息熵计算概念特征相似度和概念相关度的方法,综合得出概念语义相似度的计算模型。利用朴素贝叶斯分类对医疗概念分类,根据概念分类概率与分类质量评估函数得到概念的信息熵;通过熵值求得概念特征相似度,通过分析概念特征信息求得概念相关度;利用加权的方法将前两者的值综合为最终的概念语义相似度。实验结果表明,该算法较传统算法更加接近医疗领域专家评估的经验值,可以提高相似度计算精度,为医疗领域的相关应用和研究提供更高效的方法。
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关键词
信息熵
朴素贝叶斯分类
概念
相关
度
概念特征相似度
概念
语义
相似
度
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职称材料
题名
基于信息熵的医疗概念语义相似度算法
被引量:
2
1
作者
王超
宋文爱
富丽贞
张晶亮
机构
中北大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第6期1491-1495,共5页
基金
山西省自然科学基金项目(201601D202037
2015011041)
文摘
针对医疗概念中传统语义相似度计算精确度不高的问题,提出一种基于信息熵计算概念特征相似度和概念相关度的方法,综合得出概念语义相似度的计算模型。利用朴素贝叶斯分类对医疗概念分类,根据概念分类概率与分类质量评估函数得到概念的信息熵;通过熵值求得概念特征相似度,通过分析概念特征信息求得概念相关度;利用加权的方法将前两者的值综合为最终的概念语义相似度。实验结果表明,该算法较传统算法更加接近医疗领域专家评估的经验值,可以提高相似度计算精度,为医疗领域的相关应用和研究提供更高效的方法。
关键词
信息熵
朴素贝叶斯分类
概念
相关
度
概念特征相似度
概念
语义
相似
度
Keywords
information entropy
Naive Bayesian classifier
concept relevance
concept feature similarity
concept semantic similarity
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵的医疗概念语义相似度算法
王超
宋文爱
富丽贞
张晶亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
2
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