自然语言理解和本体技术在中文医学信息处理中的应用研究

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自然语言理解和本体技术对于文本处理过程中的语义标注、信息抽取和知识发现具有重要的作用,在医学领域受到了极大的关注。但是,在中文医学本体研究方面,目前所取得的成效与实际的临床需求还有很大的距离。   本文在自然语言处理、语义Web和认知语言学基础上,对中文医学本体的构建进行探讨。目的是加强自然语言理解和本体在中文医学文本语义标注、信息抽取、语义检索以及计算机化临床实践指南和多智能体系统中的应用,为建立可共享的医学知识网络和临床决策系统提供信息技术支持。   本文提出了中文医学本体构建的方法,构建了包括神经科学、神经病学和中医脑病学在内的多层次神经信息学本体;对词语层面和概念层面的语义标注和信息抽取结果进行了对比分析;基于本体建立了计算机化的急性脑梗死静脉溶栓治疗临床实践指南和应急医疗救援多智能体系统模型。   研究结果表明,基于本体的语义检索和全文检索联合应用,可以满足用户的复杂检索需求;基于本体的语义信息抽取能够进一步提高计算机对文本的“理解”能力;基于本体的计算机化的临床实践指南和医疗多智能体系统模型的建立可以为诊疗决策提供语义支持。   本文创新之处主要有两个方面:一是提出了多层次中文医学本体构建方法,建立了具有良好层次性、完备性、实用性和可扩展性的神经信息学本体。二是在探索提高计算机自动阅读和分析中文医学文本效率途径的基础上,提出了基于本体和自然语言处理技术的中文医学文本处理系统解决方案。
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