17、生物医学文献自动矛盾检测与金融博客主题分类构建

生物医学文献自动矛盾检测与金融博客主题分类构建

在当今信息爆炸的时代，生物医学文献和金融博客中的信息处理变得尤为重要。一方面，生物医学领域的研究成果众多，如何自动检测其中的矛盾信息，有助于科研人员更准确地获取有效知识；另一方面，金融博客中信息碎片化严重，构建有效的主题分类结构能帮助投资者更好地把握市场动态。

生物医学文献自动矛盾检测

在生物医学研究中，文献数量庞大且内容复杂，自动检测其中的矛盾信息对于科研的准确性和可靠性至关重要。

• 答案句子检索模型 ：采用 LambdaMART 函数进行训练，训练指标为 NDCG@10。该模型使用 RankLib 库在生成的特征向量上进行训练，将排名最高的答案句子作为输出。
• 矛盾检测组件 ：该组件并非简单的是/否问答系统，而是更侧重于分析两个句子之间的语义关系，判断输入文本是蕴含关系还是矛盾关系。
  • 查询重构 ：将 PICO 格式的问题转换为声明形式的关键词列表。去除停用词、疑问词以及“compared to placebo”等无价值的子字符串，然后使用 ClausIE 工具识别输入问题中的关系和相应参数。
  • 特征提取 ：使用三个特征来识别声明的断言值。
    • 否定特征 ：使用 NegEx 算法，通过正则表达式和预定义的触发词列表，判断关键词/概念在句子中是被否定还是肯定。该模块对每个问题三元组（左参数、关系、右参数）迭代三次。 </