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一种以关节运动功能为核心的骨科知识图谱的构建方法 

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申请/专利权人:北京欧应信息技术有限公司

摘要:本发明公开了一种以关节运动功能为核心的骨科知识图谱的构建方法,所述骨科知识图谱包括:元数据、规范和数据集;所述元数据包括:所述骨科知识的概念类型,所述骨科知识的关系类型和关系属性类型;所述规范包括:所述概念类型定义,所述关系类型定义和所述关系属性类型定义;所述数据集包括:概念集、关系集和关系属性集。本发明提供的骨科知识图谱能够将疾病和解剖结构有机联系在一起,可解释性强。该骨科知识图谱构建了一个将“疾病‑关节功能‑关节解剖”清楚表达的知识体系,能够显著提升关节领域医疗信息系统的智能化程度。

主权项:1.一种以关节运动功能为核心的骨科知识图谱的构建方法,其特征在于,所述骨科知识图谱的构建方法包括:元数据、规范和数据集;所述元数据包括:所述骨科知识的概念类型,所述骨科知识的关系类型和关系属性类型;所述规范包括:所述概念类型定义,所述关系类型定义和所述关系属性类型定义;所述数据集包括:概念集、关系集和关系属性集;其中,所述关系类型用于表示所述概念类型中的概念之间的有向关系;所述关系类型包括:是…子类、包含于、支持、限制、附着和相关;所述关系属性类型,用于对所述关系类型进行附加说明;所述关系属性类型包括:关系置信度;所述关系置信度用[0,1]中的一个标量w进行表达;w值小,所述关系置信度低;w值大,则所述关系置信度高;其中,所述概念集的构建步骤包括:对关节进行分类;在原始数据中,为每类关节提取一定数目的语料,以形成多个具体概念语料集;根据所述规范,提取所述具体概念语料集中的概念,并对所述概念进行标注,以确定目标字的组合应当成为一个概念;采用概念抽取算法进行训练,以形成机器学习模型;将所述原始数据输入所述机器学习模型,获得概念识别结果;将所述概念识别结果中的所有概念进行组合,形成概念集;所述关系集的构建步骤包括:在所述原始数据中,根据所述元数据中的关系类型,为每种关系类型确定一定数目的语料,以形成具体关系语料集;通过标注处理,构建关系表达规则;对所述原始数据进行关系抽取,将抽取出的关系按照所述关系表达规则标记为若干个三元组;将所述若干个三元组进行集合,形成关系集;所述关系属性集的构建步骤包括:根据所述三元组出现的频率,对所述三元组进行排序,并将出现次数最多的三元组的出现次数标记为N;获取所述三元组的属性w,所述属性w等于所述三元组的出现次数除以N;将若干三元组的属性w进行集合,以形成关系属性集;其中,在所述数据集构建的过程中,还包括对所述原始数据中的非法知识进行提示和去除。

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