基于语义关系的疾病知识提取系统

在生物医学领域,通过知识提取过程从海量的生物医学文献中提取疾病、基因和药物之间的关系并可视化显示,可以为临床医学实验提供有效的假设检验,推动生物医学科技的发展。为此,提出一种基于语义关系的以疾病为中心的疾病、基因和药物间的知识提取系统。利用Sem Rep得到特定主题Medline文献的语义输出,通过显著信息提取算法提取Sem Rep的语义输出关系。对照OMIM和GHR在线数据库进行评估,实验结果显示该显著信息提取系统的准确率可达0.76。

面向语义关系的生物文本检索算法

面向语义关系的生物文本检索算法通过从生物文本中自动生成满足一定语义关系的模板,将语义关系提取与文本信息检索技术有机融合,以满足用户对生物语义关系查询的需求.在国际性评测会议TREC Genomics提供的标准数据集上的实验结果表明,该算法可以显著地改善生物文本信息检索的性能(平均检索精度提高15.34%).