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文檔簡介
1、隨著生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展,積累了海量的文本數(shù)據(jù)。為了對這些信息進行有效地知識發(fā)現(xiàn),文本挖掘技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。然而,傳統(tǒng)的文本挖掘方法應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)中存在著很多的不足,例如傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法無法識別文本中共現(xiàn)詞之間的重要聯(lián)系,同時也不能利用文檔本身的語義信息等。 本文依據(jù)Swanson教授提出的基于文獻的知識發(fā)現(xiàn)的理論,結(jié)合生物本體技術(shù),對非相關(guān)文獻的隱含知識發(fā)現(xiàn)的文本挖掘算法,進行了研究和改進。論文工作的主要
2、成果包括以下幾個方面: 1.首先從理論上介紹了Swanson的基于文獻的知識發(fā)現(xiàn)過程,分析了現(xiàn)有方法的特點和不足。同時對本文提出的算法所涉及的文本挖掘技術(shù)、生物本體的相關(guān)知識進行了介紹。 2.分析了傳統(tǒng)的基于支持度-置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)的不足,提出了一種結(jié)合統(tǒng)計學(xué)中X2檢驗的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并通過實驗進行驗證。 3.在Swanson的理論基礎(chǔ)上,提出了新的基于語義的生物醫(yī)學(xué)文獻隱含知識發(fā)現(xiàn)的算法。在大
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