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主题:本体论文写作 时间:2024-03-05

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本体论文参考文献:

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摘 要:目的 对利用新的知识源自动扩展中文中医本体进行定量研究.方法 基于中医医疗术语及术语间的关系构建实验用的本体,利用中医药学术论文中提及的病例作为知识源扩展本体,并用作测试集来评测本体扩展前后的质量.结果 包含41 652个实例的本体可以通过3000个诊次的医疗信息扩展,对真实临床应用出现的疾病名称的覆盖率由52.3%增至72.4%,证候名称覆盖率由14.8%增至55.8%,药物名称覆盖率由13.7%增至54.8%,治法名称覆盖率由25.8%增至77.2%.结论 利用学术论文中提及的病例作为新知识源来自动扩展本体可以显著增加本体的覆盖率.

关键词:本体扩展;中医药本体;中医药术语集

中图分类号:R2-03 文献标识码:A 文章编号:2095-5707(2016)05-0009-05

A Quantitative Study on Automatic Expansion of Chinese TCM Ontology

WANG Da-yu, LI Yuan-bai, YANG Yang, CUI Meng*

(Institute of Information on Traditional Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medicine Science, Beijing 100700, China)

Abstract: Objective To conduct a quantitative study on the automatic expansion of Chinese TCM ontology with new knowledge sources. Methods The experimental Chinese TCM ontology was built based on TCM terms and relationships among different terms. Medical cases in TCM academic papers were set as knowledge sources for expansion of ontology. These cases were used as testing sets to evaluate the quality of the ontology before and after expansion. Results Ontology with 41,652 cases could be expanded through information in 3000 clinical visits. The coverage of this ontology on disease names in real clinical application increased from 52.3% to 72.4%, syndrome names from 14.8% to 55.8%, medicine names from 13.7% to 54.8%, and TCM therapy names from 25.8% into 77.2%. Conclusion Using medical cases in TCM acajemic papers as the new knowledge sources for automatic expansion of ontology can significantly increase ontology coverage.

Key words: ontology expansion; TCM ontology; TCM terminology set

基金项目:国家科技部重大专项(2012ZX09304003-001);国家中医药管理局行业专项(201207001-21);科技部科技基础性工作专项(2009FY120300);中国中医科学院创新团队项目(PY1306);福建省2011中医健康管理协同创新中心

第一作者:王大禹,博士后研究人员,研究方向为医学信息学.E-mail: sywdy@qq.com

*通讯作者:崔蒙,研究员,研究方向为中医药信息学. E-mail: cm@mail.cintcm.ac.cn

一个本体包含的概念、实例及关系的数量决定了这个本体可以支持的智能算法的广度和深度.如果一个实例在本体中找不到,那么本体对于这个实例的处理和计算就无法提供准确支持.当然,也可以考虑利用相似度计算找到本体中和被查询实例最接近的实例,但是这种方法会引入其他知识资源(如同义词词典)或计算模型(如向量空间模型等相似度计算模型),本体无法独立工作,产生依赖关系;同时也降低了准确度,因为相似度计算本身可能是不够完善和准确的.所以,构建一个概念丰富、关系完整的本体对于解决复杂问题是必备的.

本体的构建需要领域专家的参和,并需要大量的手工工作,难以大规模构建.在具有基本框架和内容的本体上利用人工智能技术进行扩展是扩建本体的一种办法.中医领域的本体扩展对于医学领域及其他领域的本体扩展都具有指导意义.

1 形式化定义

本体的常用形式化定义有很多种,例如,本体可以形式化为五元组,其中C为本体中包含的概念(或类别)的集合;R是关系的集合;F是一个函数的集合,其中每一个函数定义了一个或几个概念通过某个关系ri映射到唯一的一个概念;A是公理集;ins是实例集.为简化问题,本文仅研究二元关系.例如,在本论文研究的本体中,对于三元组<加味术苓汤,呃逆,治疗>,“加味术苓汤”和“呃逆”分别属于“中药”和“病症”类别下面的实例,“治疗”是关系.EL和ER分别表示存在二元关系的2个实例,例如对于“治疗”关系,EL是“加味术苓汤”,ER是“呃逆”,表示加味术苓汤可治疗呃逆.

结论:关于本体方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关ontology本体网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

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