2020年探索统一医学语言系统中概念的语义相关性

资源摘要信息:"2020.6.3使用单词和图的嵌入来衡量统一医学语言系统概念之间的语义相关性" 本研究集中于如何通过单词和图的嵌入技术来量化统一医学语言系统（UMLS）中概念的语义相关性。UMLS是一个综合性的医学信息资源，包含了多种医学术语集和相关知识库，旨在提供一个统一的方式来处理不同的医学术语和概念。UMLS中的术语和概念之间的关系复杂多样，包括同义、上位、下位等多种类型。如何准确衡量这些概念之间的语义关联度，是本研究的重点。 在自然语言处理（NLP）领域，嵌入技术是一种将词汇、短语、句子或文档表示为稠密向量的方法，这些向量能够捕捉语义信息。词嵌入（word embedding）是将单词或短语映射到向量空间的技术，其中语义相似的单词在向量空间中的距离较近。这种方法已经在诸如word2vec、GloVe等模型中得到广泛应用。而图嵌入（graph embedding）则是将图结构数据（如社交网络、知识图谱）中的节点或边映射到向量空间的技术，使节点或边的语义信息能够通过向量形式得到表达。 研究者们采用了以下步骤来实现UMLS概念间语义相关性的衡量： 1. 数据准备：首先，研究人员需要整理UMLS数据，提取概念及概念间的关系。UMLS的概念和关系构成了一个复杂的知识图谱，这个图谱是后续嵌入方法的基础。 2. 词嵌入技术：研究者们可能使用了像word2vec这样的词嵌入技术，将UMLS中的概念（词汇）映射到高维空间中的向量。这些向量捕捉了概念的语义信息，使得通过计算向量之间的距离或角度可以反映概念间的语义相关性。 3. 图嵌入技术：除了词嵌入外，研究者们还可能应用了图嵌入技术来处理知识图谱中概念和关系的复杂性。图嵌入能够将概念（节点）及其间的关系（边）一同嵌入到向量空间中，保持了图结构的特性，从而可以更全面地衡量概念间的语义相关性。 4. 相关性度量：利用得到的向量表示，研究者们提出了一种度量UMLS概念间语义相关性的方法。该方法可能基于向量之间的距离（如欧氏距离、余弦相似度等）来进行度量，同时也可能考虑了图结构信息对语义相关性的影响。 5. 应用和评估：在实际应用中，通过一些基准测试和专家评估来验证所提出方法的准确性。这些基准测试可能包括概念间语义关系的预测任务、UMLS概念分类任务等。 这项研究对于自然语言处理在医学领域的应用具有重大意义。通过有效衡量医学概念之间的语义相关性，有助于医疗信息检索、临床决策支持系统、生物信息学研究等。例如，在临床决策支持系统中，了解不同医学概念之间的语义相关性有助于提供更加准确的诊断建议和治疗方案。 此外，本研究还涉及了人工智能领域中的深度学习技术，这是目前NLP以及其它机器学习应用中非常前沿的技术方向。通过深度学习来训练词嵌入和图嵌入模型，研究者们可以挖掘和理解更深层次的语义信息，从而在人工智能应用中取得更好的表现。 总体而言，本研究为医学信息处理提供了一种新的视角和方法，即通过嵌入技术来理解和利用医学概念间的复杂语义关系，这对于人工智能在医学领域的深入应用具有重要的推动作用。