【摘 要】
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医疗健康知识挖掘在人工智能和大数据时代受到了学界的极大关注，目前已经成为信息抽取和文本挖掘中的重要研究方向。在基于深度学习的实体识别、实体关系抽取、问答系统以及知识图谱构建研究中，各类语义资源、数据集和工具已经成为开展医疗健康知识挖掘的重要保障。该文首先对医疗健康知识挖掘中需要使用的UMLS、MeSH和SNOMED CT等语义资源进行了系统梳理，并详细分析了各类语义资源的实际应用场景，指出了中文语
【基金项目】
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国家社科基金项目（17CTQ022）； 国家级大学生创新训练计划项目（SZDG2020040）；
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医疗健康知识挖掘在人工智能和大数据时代受到了学界的极大关注，目前已经成为信息抽取和文本挖掘中的重要研究方向。在基于深度学习的实体识别、实体关系抽取、问答系统以及知识图谱构建研究中，各类语义资源、数据集和工具已经成为开展医疗健康知识挖掘的重要保障。该文首先对医疗健康知识挖掘中需要使用的UMLS、MeSH和SNOMED CT等语义资源进行了系统梳理，并详细分析了各类语义资源的实际应用场景，指出了中文语义资源存在的问题和不足；其次对英文和中文的电子病历、医学文献和在线健康数据集进行了重点论述，并对数据集的应用任务进行了分析；最后论述了常见的医疗健康文本处理工具和系统，并就其具体应用进行了讨论。该文为国内更好地开展医疗健康知识挖掘提供了参考。
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