9、支持决策树的构建、评估及在医疗领域的应用

支持决策树的构建、评估及在医疗领域的应用

1. 支持决策树（DecTSup）的系统架构

支持决策树的构建系统架构通过两个图表呈现：一是为单篇文本构建 DecTSup 片段（图 8），二是将多篇文本或文档的多个 DecTSup 合并，为给定领域形成完整的 DecTSup（图 9）。

DecTSup 的顶部展示了构建决策链的组件。构建决策链时，关键步骤包括：
1. 文本分割 ：将文本分割成较短的 EDU（ Elementary Discourse Unit），尽可能使每个 EDU 包含单个实体。
2. 关系识别 ：识别与决策相关的修辞关系，如因果、归因、解释、促成、手段等非默认关系。
3. 实体提取 ：构建决策树（DT）后，从获得的 EDU 中提取实体。实体提取和语义解析由特定领域的本体支持。

构建好决策链集合后，通过基于图的转换和标签分配，得到决策导航图，进而得到决策预树片段。右下角的两个组件提供实体聚合和语言信息分配功能，生成 DecTSup 而非单纯的 DecT。

通过对齐片段构建完整的 DecTSup 时，会复用实体聚合组件以及实体和语言信息匹配组件，避免结果树中节点重复。该完整的 DecTSup 会尽可能包含更多选择节点，充分利用文本信息形成决策节点。从更多文本或属性 - 值数据中，有可能构建出已构建 DecTSup 的超树。

构建 DecTSup 片段的具体步骤如下：
1. 构建语篇树
2. 从文章、文本或段落中提取实体
3. 若本体中有对应条目，对实体进行形式