利用语义关系抽取生成生物医学文摘的算法

计算机科学与探索 ›› 2011, Vol. 5 ›› Issue (11): 1027-1036.

利用语义关系抽取生成生物医学文摘的算法

商玥, 林鸿飞, 杨志豪

大连理工大学计算机科学与技术学院, 辽宁大连 116024

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01

Automatic Summarization Algorithm for Biomedical Literature Based on Se-mantic Relation Extraction

SHANG Yue, LIN Hongfei, YANG Zhihao

Department of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian, Liaoning 116024, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要/Abstract

摘要： 通过自动摘要技术对生物医学概念进行摘要抽取, 能够提高研究人员查阅和分析相关资料的效率。利用生物医学语义关系抽取多文档摘要, 旨在从语义层面比较全面地覆盖查询概念的多方面内容, 帮助研究人员快速掌握查询概念的主要信息。从生物医学文本中挖掘出了概念的重要语义关系, 并利用语义关系作为衡量句子重要性的特征, 生成查询概念的摘要。分析了H1N1、风湿病、脑脊髓炎等5种疾病, 生成的摘要基本覆盖了这几种疾病的致病原因、类型、防治策略等语义类型。实验结果表明, 利用语义关系特征抽取摘要的方法不但能提高摘要的性能, 而且增加了生物医学语义层面内容, 使生成的摘要更符合研究人员的查询需要。

关键词: 自动摘要, 关系抽取, 语义分析

Abstract: Automatic summarization can help biomedical researchers to get a general idea of the given concept and make the research more efficient. Using semantic relation to extract summaries can cover information in more aspects on semantic level. Researchers can get the knowledge more easily. This paper extracts the important semantic relation of concepts from biomedical literatures, and uses the semantic relation as the character of measuring sentence importance to generate the summary. It focuses on five diseases, such as H1N1, rheumatism and encephalomyelitis. Summary extracted contains the causes, types and treatments of the given diseases. Experimental results show that this method can improve the summarizing performance. Compared with the general method, the summarization with semantic relations can integrate the content of multi-document on semantic level and meet the need of biomedical researchers.

Key words: automatic summarization, relation extraction, semantic analysis

商玥, 林鸿飞, 杨志豪. 利用语义关系抽取生成生物医学文摘的算法[J]. 计算机科学与探索, 2011, 5(11): 1027-1036.

SHANG Yue, LIN Hongfei, YANG Zhihao. Automatic Summarization Algorithm for Biomedical Literature Based on Se-mantic Relation Extraction[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2011, 5(11): 1027-1036.

[1]	陈剑南, 杜军平, 薛哲, 寇菲菲. 基于多重注意力的金融事件大数据精准画像[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(7): 1237-1244.
[2]	李艳娟，臧明哲，刘晓燕，刘扬，郭茂祖. 结合注意力机制和本体的远程监督关系抽取[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(9): 1554-1562.
[3]	王红，李晗，李浩飞. 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究[J]. 计算机科学与探索, 2020, 14(2): 285-293.
[4]	柳郁，孙小兵，李斌. 面向Java程序包的代码概要自动生成技术研究[J]. 计算机科学与探索, 2017, 11(2): 212-220.
[5]	薛丽娟，席梦隆，王梦婕，王昊奋，阮彤. 基于规则推理引擎的实体关系抽取研究[J]. 计算机科学与探索, 2016, 10(9): 1310-1319.
[6]	李峰，黄金柱，李舟军，杨伟铭. 使用关键词扩展的新闻文本自动摘要方法[J]. 计算机科学与探索, 2016, 10(3): 372-380.
[7]	于南南,谢军峰,陈贵海+. 基于查询统计的P2P系统导向搜索机制[J]. 计算机科学与探索, 2009, 3(5): 481-490.
[8]	徐晓萌+,郭山清,徐秋亮. 多态蠕虫的研究与进展[J]. 计算机科学与探索, 2008, 2(2): 131-138.