生物医学文献检索方法与问答系统

摘要：

如何有效的进行生物医学文献检索和信息挖掘，是计算机技术和生物信息技术研究领域中的一个经典课题。本文对生物医学文献中自然语言问题文档，片段，概念和RDF三元组，构建了高效的检索和问答系统。特别的，在文档检索中，我们搭建了基于顺序依赖模型，词向量，和伪相关反馈相结合的通用检索模型；同时，前k个文档被分离为句子和片段，并以此建立检索索引，并基于文档检索模型，完成片段检索；在概念挖掘中，提取生物医学的概念，列出相关的概念属于网络服务的五个数据库链接，通过得分排名得到最终的概念。在CLEF BioASQ几年的评测数据上，我们构造的检索系统都取得了不错的性能。

关键词：生物医学文献检索、序列依赖模型、词向量、伪相关反馈、排序学习

所属期刊栏目：2

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金“结合前馈和反馈机制的自然场景文本识别技术”编号61473036的资助，并在此基础上展开后续理论及应用研究。

在线出版日期：2016-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：50-57