生物醫(yī)學(xué)本體匹配與集成技術(shù)的研究.pdf

1、起源于哲學(xué)的本體作為一種能在語(yǔ)義和知識(shí)層次上描述概念的建模工具，可有效地解決知識(shí)工程中知識(shí)共享和重用兩大問(wèn)題。近幾年來(lái)，隨著生命科學(xué)的快速發(fā)展，生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也出現(xiàn)了大量的本體并且很多本體之間都存在著信息交疊的現(xiàn)象。但是這些本體大多是由不同組織、機(jī)構(gòu)和研究者開(kāi)發(fā)的。因此，在本體表示和本體構(gòu)建上存在異構(gòu)問(wèn)題。為了能夠充分利用已有的本體資源，有效地進(jìn)行資源整合，構(gòu)建面向特定需求的本體庫(kù)，本文提出了基于任務(wù)的本體集成方法。
　　本體集成的

2、核心問(wèn)題是概念和關(guān)系的相似度度量，其中概念相似度度量包括兩個(gè)方面：
　?。?）語(yǔ)義相似度度量。
　　（2）語(yǔ)用相似度度量。
　　關(guān)系的相似度度量是通過(guò)對(duì)與關(guān)系相關(guān)的概念相似度度量來(lái)實(shí)現(xiàn)的。生物醫(yī)學(xué)本體的概念通常是由詞組甚至是包含數(shù)字的詞組等更復(fù)雜的形式構(gòu)成，因此給概念的相似性度量造成了很大的困難。為了更準(zhǔn)確的度量生物醫(yī)學(xué)概念的相似性，本文首先對(duì)本體概念進(jìn)行預(yù)處理，將其分解成為多個(gè)token串并對(duì)每個(gè)token進(jìn)行詞性標(biāo)

3、注，然后使用基于WordNet和編輯距離的兩種相似度算法對(duì)兩個(gè)概念的token對(duì)進(jìn)行相似度度量，最后將概念間的token對(duì)的相似度進(jìn)行加權(quán)平均的到兩個(gè)概念的相似度，取得了較好的語(yǔ)義層面的概念相似度。另一方面，利用本體的層次結(jié)構(gòu)和概念的屬性并借助領(lǐng)域本體UMLS進(jìn)行概念語(yǔ)用相似度的度量，從而獲得了較好的語(yǔ)用層面的概念相似度。
　　為了利用現(xiàn)有本體構(gòu)建面向特定需求的本體庫(kù)，本文引入了核心本體的概念，并通過(guò)核心本體的集成完成了對(duì)本體間交