基于语义和监督学习的生物医学文献知识发现.doc

硕士学位论文基于语义和监督学****的生物医学文献知识发现KnowledgeDiscoveryinBiomedicalLiteratureusingSemanticResourcesandSupervisedMachineLearning作者姓名:    周峰   学科、专业: 计算机应用技术 学   号:   20809310  指导教师:  林鸿飞教授  完成日期:      大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:                         作者签名:              日期:   年  月  日摘  要随着生命科学的不断发展,生物医学文献数量急剧增长。为了跟踪最新的领域研究进展,科学研究者需要阅读如此大量的文献,这使得研究工作变得非常困难。数量巨大的科学文献还会导致学科的细化,不同学科之间缺乏交流,导致不同学科之间隐含的有用知识被埋藏。Swanson最早开始基于生物医学文献的知识发现研究,通过挖掘生物医学文献中的隐含知识,形成生物医学假设来辅助生物医学工作者的工作。很多研究者投入这个领域,基于生物医学文献的知识发现已经成为文本挖掘的一个重要方向。传统基于简单共现的方法会产生过多的目标词进而导致有效目标词的排名下降,并且在计算中会遇到选取合适阈值的问题。本文采用开放式的知识发现,提出一种新的选取连接词的方法,即引入监督学****的方法,综合选取连接词的多种特征。本文实验以Swanson发现的老年痴呆症的连接词为特征,通过分类来选取初始词雷诺氏病和偏头痛的连接词,同时加上UMLS语义类型的过滤。相比于其他方法,本文选取了有效的连接词,减少了目标词的数量,最终使目标词鱼油和镁分别得到了较高的排名。另外,本文把这种方法应用在H1N1的知识发现研究中,进行开放式发现和闭合式发现,得到了较高的准确率和F值,并且对可能影响H1N1的物质进行了预测。挖掘UMLS语义资源进行计算逐渐成为基于文献的知识发现的热点。通过概念的语义相似度计算事件相似度取得了比统计方法如tf*idf更好的结果。本文在概念的语义相似度的基础上,加入了概念的语义关联度,避免了事件之间语义相似度高而缺乏语义关联度,导致发现的假设不合理。本文的方法充分挖掘了UMLS中的语义资源,更加合理地计算了事件之间的相似度。通过雷诺氏病和鱼油以及偏头痛和镁的实验证明,这种计算方法取得较好的效果。关键词:知识发现;监督学****语义相似度;语义关联度KnowledgeDiscoveryinBiomedicalLiteratureusingSemanticResourcesandSupervisedMachineLearningAbstractNowadays,,’sdiscoveries,-