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。

基于人工智能技术和语音识别的机器同步翻译系统

传统机器同步翻译系统受到复杂语句参数的影响,翻译精准度较低,为了剔除多余参数,提升翻译准确性,设计了人工智能技术和语音识别的机器同步翻译系统。利用单片机SPCE061A对复杂的数字信号进行处理。同步翻译服务器中训练数据支持大量用户的翻译服务,翻译结果通过用户终端会话界面显示。利用PMDL模型检测关键字信号,并记录PCM音频数据,对采集到的脉冲码调制信号进行数据切片,从而唤醒人工智能语音服务。建立语音识别流程,精确地输出语音相关语义。以输入文本为搜索条件,设计人工交互同步翻译程序,对集合进行修剪,从而获得最佳的翻译效果。通过实验可以看出,该系统的语句翻译准确率为0.9~1.0,较好地解决了传统系统翻译准确率低的问题。