中文文本驱动的疾病领域本体学习模型及算法

"这篇文章是2014年发表在吉林大学学报（信息科学版）上的科研论文，主要探讨了基于中文文本的疾病领域本体学习。研究旨在提高领域本体概念及其关系提取的效率和准确性，采用了关联规则、位图存储、领域相关度和一致度计算以及层次聚类等方法。实验结果证明了该模型的有效性，并且与基于互信息的本体学习方法相比，其在概念和关系提取的准确性上有优势。该论文由贺海涛、郑山红等人撰写，得到了吉林省科技厅自然科学基金的支持。" 本文是关于本体学习在疾病领域的应用，尤其是在中文文本环境下的研究。本体学习是语义网和知识工程中的关键技术，它涉及从非结构化数据中自动构建和更新本体，以描述特定领域的概念、属性和关系。在疾病领域，本体可以帮助医生、研究人员和患者更好地理解和交流疾病相关的知识。 研究中提到的关键技术包括： 1. **关联规则频繁项计算**：这是一种数据挖掘方法，用于发现数据集中项集之间的频繁模式。在本研究中，被修改以处理合成词，即由两个或多个词组成的词汇单元，这对于中文文本特别重要，因为中文词汇经常可以通过组合形成新的意义。 2. **位图存储**：位图是一种高效的数据结构，用于表示分词处理后的术语间物理相邻关系。这种技术可以帮助识别词汇在文本中的共现情况，从而推断可能的概念关联。 3. **领域相关度和领域一致度**：这些是用于评估候选概念是否与目标领域相关和一致的指标。通过计算这些度量，可以过滤掉不相关或不一致的候选概念，提高提取的准确性。 4. **关联规则可信度**：这是评估规则可靠性的度量，用于确定概念间的非分类关系，如“症状”可能导致“疾病”。 5. **层次聚类**：这是一种无监督的机器学习方法，用于将概念分组到具有相似特征的类别中，从而发现概念的分类关系。 通过这些方法，该模型在疾病领域本体学习上取得了良好的效果，实验结果显示其在概念和关系提取的准确性上优于基于互信息的本体学习方法。这表明，对于中文文本，这种方法可能更适合于疾病领域的知识抽取和本体构建，有助于提升疾病知识的管理和应用效率。