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相似度计算能提高从医疗源数据进行信息检索的效率并使得异构临床数据的集成变得更加容易。不同学者基于单个医疗本体，将经典的相似度计算方法用于医疗术语的相似性评估。本文选定基于距离的LCH方法，依据Pederson基准，对比该算法在基于MeSH、SNOMEDCT、UMLS本体时的相关度值，并就计算结果进行分析和解释。