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Terminology-Based Knowledge Mining for New Knowledge Discovery

机译：基于术语的知识挖掘，用于新知识发现

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In this article we present an integrated knowledge-mining system for the domain of biomedicine, in which automatic term recognition, term clustering, information retrieval, and visualization are combined. The primary objective of this system is to facilitate knowledge acquisition from documents and aid knowledge discovery through terminology-based similarity calculation and visualization of automatically structured knowledge. This system also supports the integration of different types of databases and simultaneous retrieval of different types of knowledge. In order to accelerate knowledge discovery, we also propose a visualization method for generating similarity-based knowledge maps. The method is based on real-time terminology-based knowledge clustering and categorization and allows users to observe real-time generated knowledge maps, graphically. Lastly, we discuss experiments using the GENIA corpus to assess the practicality and applicability of the system.
机译：在本文中，我们提出了一个用于生物医学领域的集成知识挖掘系统，该系统将自动术语识别，术语聚类，信息检索和可视化相结合。该系统的主要目标是促进从文档中获取知识，并通过基于术语的相似度计算和自动结构化知识的可视化来帮助知识发现。该系统还支持集成不同类型的数据库以及同时检索不同类型的知识。为了加快知识发现，我们还提出了一种可视化方法，用于生成基于相似度的知识图。该方法基于基于实时术语的知识聚类和分类，并允许用户以图形方式观察实时生成的知识图。最后，我们讨论使用GENIA语料库评估系统的实用性和适用性的实验。

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