中文医学知识图谱CMeKG构建初探

被引：239

作者：

奥德玛 ^{[1
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杨云飞 ^{[1
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穗志方 ^{[1
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代达劢 ^{[1
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常宝宝 ^{[1
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李素建 ^{[1
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昝红英 ^{[2
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机构：

[1] 北京大学计算语言学教育部重点实验室

[2] 鹏城实验室

[3] 郑州大学信息工程学院

来源：

中文信息学报 | 2019年 / 33卷 / 10期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

知识图谱; 智慧医疗; 知识描述体系; 知识提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

R-05 [医学与其他学科的关系]; TP391.1 [文字信息处理]; G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

100117 [系统生物医学]; 120502 [情报学]; 120506 [数字人文];

摘要：

医学知识图谱是智慧医疗应用的基石,可以为机器阅读理解医学文本、智能咨询、智能诊断提供知识基础。现有的医学知识图谱从规模化、规范化、体系性、形式化等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对复杂医学知识的精准描述更是构建医学知识图谱面临的重要挑战。针对上述问题,该文利用自然语言处理与文本挖掘技术,以人机结合的方式研发了中文医学知识图谱第一版CMeKG 1.0(Chinese Medical Knowledge Graph)。CMeKG 1.0的构建参考了ICD-10、ATC、MeSH等权威的国际医学标准术语集以及规模庞大、多源异构的临床路径指南、临床实践、医学百科等资源,覆盖了疾病、药物和诊疗技术,包括100余万个医学概念关系的实例。该文综述了CMeKG 1.0构建过程中的描述体系、关键技术、构建流程以及医学知识描述等相关问题,希望为医学领域知识图谱的构建与应用提供一些参考。

引用

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共 10 条

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