【摘 要】
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随着临床医学领域的文献日益增多,循证医学相关人员需要阅读大量医学文献以获取最新研究成果。仅靠专家帮助人工总结证据费时费力,因此从医学文献中自动抽取结构化证据作为摘要,对于加快循证医学实践至关重要。目前存在药物、疾病、基因等多种医学知识图谱,包含大量结构化医学知识。现有的医学文献摘要方法主要以文本驱动,忽略了对医学知识的利用,存在以下问题:（1）医学知识的多源性:大量丰富的医学知识存储在不同领域的多
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随着临床医学领域的文献日益增多,循证医学相关人员需要阅读大量医学文献以获取最新研究成果。仅靠专家帮助人工总结证据费时费力,因此从医学文献中自动抽取结构化证据作为摘要,对于加快循证医学实践至关重要。目前存在药物、疾病、基因等多种医学知识图谱,包含大量结构化医学知识。现有的医学文献摘要方法主要以文本驱动,忽略了对医学知识的利用,存在以下问题:（1）医学知识的多源性:大量丰富的医学知识存储在不同领域的多个医学知识图谱中,如何利用不同的医学知识提升医学证据摘要质量是亟待解决的问题。针对此问题,本文提出跨医学知识图谱的表示学习方法。（2）医学知识的异构性:医学知识中不仅包含医学实体间的关系,还包含丰富的实体异构属性,如何利用医学知识中的异构属性提升医学证据摘要质量是另一项挑战。针对此问题,本文提出基于双重注意力机制的图卷积属性网络。本文的主要研究内容如下:（1）提出了基于跨图有偏随机游走模型的医学文献摘要方法。本文设计了单个医学知识图谱中节点游走和跨医学知识图谱节点游走概率计算模型,提供灵活的超参和可配置的得分函数用于控制跳转偏向策略,并融入了关系信息。通过利用多领域、多医学知识图谱知识互相补充,得到高质量的医学实体嵌入,然后将其应用到医学文献摘要任务。（2）提出了基于双重注意力机制图卷积属性网络模型的医学文献摘要方法。属性级别注意力机制用于计算医学实体不同属性之间的权重;节点级别层级注意力机制用于计算节点邻居权重,并考虑到了随着邻居层级距离增大导致节点影响权重逐步减弱问题。模型输出蕴含丰富医学知识的实体嵌入,然后应用到医学文献摘要任务。最后和跨图游走模型结果融合,进一步提高医学文献摘要质量。（3）设计并实现了医学文献摘要抽取系统Aceso2.0。该系统集成了跨图有偏随机游走模型和图卷积属性网络模型,用于帮助用户上传医学文献并抽取PICO相关的摘要,将结果以结构化、分类整理的形式可视化给用户。本文在UMLS等多个医学知识图谱上进行了大量实验,结果表明,本文提出的方法可以跨医学知识图谱进行表示学习,并充分利用了现有的医学知识和异构属性,有效地提高了医学文献摘要的质量。
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