细分领域下面向专业人员的非常识性知识关联挖掘

摘要：

针对细分领域知识关联挖掘应用中普遍存在的“所得结果不需要挖掘也知道”这一质疑,提出一种更符合专业人员需求的非常识性知识关联挖掘方案.该方案包含三个关键点:①数据源采用专业人员经验交流文本,而不是常识性的百科文本,以保障挖掘结果符合专业问题解决的需要;②采用大规模预训练词向量+小规模细分领域语料学习微调的方式,能更好地开展领域术语表示学习,以解决细分领域语料不足和未登录专业术语学习的效果问题;③依托领域知识库剔除挖掘结果中常识性知识关联,以向专业人员提供值得深入的潜在性、线索性知识关联.以心血管领域为例,从小规模医生经验交流文本上挖掘所得知识关联,能更好地契合临床疑难问题解决经验、医学研究实验发现,可为专业人员提供有价值的、可进一步知识探索和利用的线索.

关键词：知识关联挖掘、领域知识分析、预训练、表示学习、小规模语料

分类号：G250(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家社会科学基金青年项目“学术型网络社区多元关联挖掘与知识聚合研究”16CTQ025

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：101-109,134