基于语义和半监督学习的医学文献知识发现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及现状 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 本文主要工作及章节安排 | 第10-12页 |
| 2 相关资源与技术 | 第12-22页 |
| 2.1 生物医学文献及资源 | 第12-15页 |
| 2.1.1 MEDLINE | 第12-13页 |
| 2.1.2 UMLS | 第13-14页 |
| 2.1.3 MeSH | 第14-15页 |
| 2.2 生物医学文献处理工具 | 第15-17页 |
| 2.2.1 MetaMap | 第15-16页 |
| 2.2.2 SemRep | 第16-17页 |
| 2.3 算法与系统 | 第17-22页 |
| 2.3.1 知识发现算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 知识发现系统 | 第18-22页 |
| 3 基于语义资源的生物医学文献知识发现研究 | 第22-31页 |
| 3.1 实验方法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 语义类型过滤 | 第22-23页 |
| 3.1.2 发现模板 | 第23-24页 |
| 3.1.3 MeSH宽泛含义概念过滤 | 第24页 |
| 3.1.4 目标词排序 | 第24-25页 |
| 3.2 实验与评价 | 第25-29页 |
| 3.2.1 雷诺氏病与鱼油 | 第26-27页 |
| 3.2.2 偏头痛与镁 | 第27-28页 |
| 3.2.3 老年痴呆症与消炎痛 | 第28-29页 |
| 3.3 小结 | 第29-31页 |
| 4 基于半监督学习的生物医学文献知识发现研究 | 第31-44页 |
| 4.1 实验所使用工具 | 第31-33页 |
| 4.1.1 斯坦福句法分析器 | 第31-32页 |
| 4.1.2 SVM分类器 | 第32-33页 |
| 4.2 实验方法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 基于词特征的核 | 第33页 |
| 4.2.2 图核 | 第33-35页 |
| 4.2.3 Co-training | 第35-36页 |
| 4.2.4 语义类型过滤 | 第36页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第36-43页 |
| 4.3.1 实验评价指标 | 第37-38页 |
| 4.3.2 AB模型 | 第38-40页 |
| 4.3.3 BC模型 | 第40-42页 |
| 4.3.4 实验方法在假设发现的应用 | 第42-43页 |
| 4.4 小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
