典型文献
医疗健康知识挖掘中的语义资源、数据集和工具
文献摘要：
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.
文献关键词：
知识挖掘;语义资源;数据集;数据标注;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张伟;张展鹏;张明淘;韩普
作者机构：
南京邮电大学 管理学院,江苏 南京 210003
文献出处：
引用格式：
[1]张伟;张展鹏;张明淘;韩普-.医疗健康知识挖掘中的语义资源、数据集和工具)[J].计算机技术与发展,2022(04):21-27
A类：
B类：
医疗健康,健康知识,知识挖掘,语义资源,信息抽取,文本挖掘,实体识别,实体关系抽取,问答系统,知识图谱构建,UMLS,MeSH,SNOMED,问题和不足,文和,电子病历,医学文献,健康数据,文本处理,就其,数据标注
AB值：
0.302524
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