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首页> 美国卫生研究院文献>BMC Medical Informatics and Decision Making >Using data-driven sublanguage pattern mining to induce knowledge models: application in medical image reports knowledge representation
【2h】

Using data-driven sublanguage pattern mining to induce knowledge models: application in medical image reports knowledge representation

机译：使用数据驱动的亚语言模式挖掘来诱导知识模型：在医学图像报告中的知识表示

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摘要

BackgroundThe use of knowledge models facilitates information retrieval, knowledge base development, and therefore supports new knowledge discovery that ultimately enables decision support applications. Most existing works have employed machine learning techniques to construct a knowledge base. However, they often suffer from low precision in extracting entity and relationships. In this paper, we described a data-driven sublanguage pattern mining method that can be used to create a knowledge model. We combined natural language processing (NLP) and semantic network analysis in our model generation pipeline.
机译：背景技术知识模型的使用有助于信息检索，知识库开发，因此支持新的知识发现，最终可以启用决策支持应用程序。现有的大多数作品都采用机器学习技术来构建知识库。但是，他们在提取实体和关系时经常遇到精度低的问题。在本文中，我们描述了一种数据驱动的子语言模式挖掘方法，该方法可用于创建知识模型。我们在模型生成管道中结合了自然语言处理（NLP）和语义网络分析。

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