3、医疗文本信息提取中的图挖掘与领域知识应用

医疗文本信息提取中的图挖掘与领域知识应用

在当今数据爆炸的时代，大规模图和网络无处不在，图挖掘在数据分析和挖掘领域迅速占据了核心地位。同时，医疗领域的文本信息也在急剧增长，如何从患者相关的文本中提取结构化信息成为了一项具有挑战性的任务。本文将探讨图挖掘以及领域知识在医疗文本信息提取中的应用。

图挖掘概述

图挖掘旨在从非常大的图数据库中挖掘有趣、具有代表性的子图模式，同时也可能涉及图索引的相关方面。随着大规模图和网络的广泛存在，图挖掘在数据分析和挖掘中的重要性日益凸显。

医疗文本信息提取的背景

医疗信息主要以文本形式在专家之间交流。医院患者记录中的重要发现、意见、总结和建议通常以自由文本的形式呈现，而临床数据则用于支持这些文本陈述或澄清特定事实。如今，医疗领域的电子文本档案不仅包括患者记录，科学论文和各种网站上的文档库也在迅速增加。因此，文本挖掘成为识别、提取和存储有关感兴趣实体和关系的事实的唯一手段。

领域知识的作用

领域知识在从自由文本中提取信息时起着至关重要的作用。它支持将提取的文本对象构建为领域陈述的决策，手动创建的概念结构能够实现文本信息的语义表示。领域知识主要有以下三个作用：
1. 支持部分文本分析算法 ：发现文本中的重要事实。
2. 提供内部结构化表示的框架 ：构建内部结构化表示。
3. 启用推理程序 ：处理内部语义结构。

信息提取的步骤

信息提取（IE）起源于20世纪80年代后期的计算语言学，是一种部分自然语言理解