【摘 要】
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【目的】运用复杂网络理论和技术构建语义关联网络，研究医学语义关联。【方法】以医学语义概念为复杂网络节点，语义关联为边，构建医学语义关联网络，并分析其网络特征和语义社区，同时运用深度学习进行语义概念向量化和语义聚类分析。【结果】将PubMed中MEDLINE的Coronavirus文献作为数据集，构建包含43个节点和877条边的医学语义关联网络，对网络特征、语义社区和语义聚类进行验证和可视化展示。【
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目（项目编号：21BTQ051）、国家社会科学基金青年项目（项目编号：17CTQ026）； 国家自然科学基金面上项目（项目编号：72174087）的研究成果之一～～；
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【目的】运用复杂网络理论和技术构建语义关联网络，研究医学语义关联。【方法】以医学语义概念为复杂网络节点，语义关联为边，构建医学语义关联网络，并分析其网络特征和语义社区，同时运用深度学习进行语义概念向量化和语义聚类分析。【结果】将PubMed中MEDLINE的Coronavirus文献作为数据集，构建包含43个节点和877条边的医学语义关联网络，对网络特征、语义社区和语义聚类进行验证和可视化展示。【局限】实验数据较少。【结论】语义关联网络可以有效表达医学概念间的语义关联，为医学知识发现服务提供参考。
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