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机器学习论文:MEDSIM:生物医学知识图中的一种新的语义相似性度量(MedSim: A Novel Semantic Similarity Measure i

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mxs810 发表于 2018-12-6 11:54:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
mxs810 2018-12-6 11:54:17 64 0 显示全部楼层
机器学习论文:MEDSIM:生物医学知识图中的一种新的语义相似性度量(MedSim: A Novel Semantic Similarity Measure in Bio-medical Knowledge  Graphs)我们提出了MedSim,一种基于Publicwell建立的生物医学知识图(KGs)和大规模语料库的新型语义相似性方法,研究抗生素的治疗替代。除了KGs的层次结构和语料库外,MedSim还通过构建多维医学特定的特征向量来进一步解释医学特征。采用医生评分的528种抗生素对数据集进行评价,MedSim与其他语义相似性方法相比具有统计学上的显着改善。此外,还提出了MedSim在药物替代和药物滥用预防方面的一些有希望的应用。
We present MedSim, a novel semantic SIMilarity method based on publicwell-established bio-MEDical knowledge graphs (KGs) and large-scale corpus, tostudy the therapeutic substitution of antibiotics.Besides hierarchy and corpusof KGs, MedSim further interprets medicine characteristics by constructingmulti-dimensional medicine-specific feature vectors.Dataset of 528 antibioticpairs scored by doctors is applied for evaluation and MedSim has producedstatistically significant improvement over other semantic similarity methods.Furthermore, some promising applications of MedSim in drug substitution anddrug abuse prevention are presented in case study.机器学习论文:MEDSIM:生物医学知识图中的一种新的语义相似性度量(MedSim: A Novel Semantic Similarity Measure in Bio-medical Knowledge  Graphs) OiU5A55imai3AqlQ.jpg
URL地址:https://arxiv.org/abs/1812.01884     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1812.01884    ----机器学习论文:MEDSIM:生物医学知识图中的一种新的语义相似性度量(MedSim: A Novel Semantic Similarity Measure in Bio-medical Knowledge  Graphs)
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