医学文献论文提纲

论文题目：面向医学文献摘要的知识抽取

摘要：医学文献的摘要部分包含丰富的医学知识,是重要的医学知识来源。从医学文献摘要中抽取医学实体等知识可以帮助医学领域专家构建医学知识图谱,辅助医生快速获取和学习医学知识。本文针对医学文献摘要的文本特点,重点研究医学实体知识的抽取。通过结合双向长短期记忆网络和条件随机场,设计面向医学文献摘要的医学实体抽取模型,实现面向医学文献摘要的知识抽取工具,帮助医生快速抽取医学实体等医学知识。本文的主要工作:1.制定了面向医学文献摘要的医学知识框架,设计了一套医学文献摘要的语料标注准则,结合医学领域专家的领域知识生成了一个标注后的数据集。2.设计了面向医学文献摘要的医学实体抽取模型,其中医学实体标签预测方法包括三种:基于BiLSTM+Softmax的医学实体标签预测方法,基于BiLSTM+CRF的医学实体标签预测方法,基于BiLSTM+Attention+CRF的医学实体标签预测方法。并将基于BiLSTM+Attention+CRF的医学实体抽取模型应用于JNLPBA2004数据集,通过实验分析模型的查准率、查全率和F1值。结果表明了基于BiLSTM+Attention+CRF医学实体抽取模型提高了医学文献摘要中抽取知识的准确率,解决了医生无法高效获取医学文献摘要中医学知识的问题。3.设计并实现了一个面向医学文献摘要的知识抽取工具。首先利用医学实体抽取模型从医学文献摘要中抽取医学实体知识,再结合医学知识框架抽取医学实体间关系知识,最后形成RDF形式的医学知识。本文的主要贡献是面向医学文献摘要的医学实体抽取模型。

关键词：医学文献摘要;医学实体抽取;双向长短期记忆网络;条件随机场;注意力机制

学科专业：网络空间安全

摘要

Abstract

缩略词表

第一章 绪论

1.1 研究背景与动机

1.2 相关研究现状

1.2.1 医学实体抽取

1.2.2 医学实体间关系抽取

1.3 本文的主要研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 理论基础及相关技术

2.1 BIOES标注法

2.2 向量化表示

2.2.1 词向量

2.2.2 One-hot

2.2.3 Word2vec

2.3 BiLSTM

2.3.1 RNN

2.3.2 BiRNN

2.3.3 LSTM

2.3.4 BiLSTM

2.3.5 Dropout

2.3.6 动量学习法

2.4 条件随机场

2.4.1 条件随机场的定义

2.4.2 条件随机场的表示形式

2.4.3 条件随机场的训练过程

2.4.4 条件随机场的推断过程

2.4.5 Viterbi算法

2.5 注意力机制

2.6 本章小结

第三章 面向医学文献摘要的医学实体抽取模型设计

3.1 面向医学文献摘要的实体抽取模型总体设计

3.1.1 医学文献摘要的知识框架设计

3.1.2 面向医学文献摘要的医学实体抽取模型总体设计

3.2 基于BiLSTM+Softmax的医学实体标签预测方法

3.2.1 方法的总体架构

3.2.2 方法中的BiLSTM结构

3.2.3 方法的训练和应用

3.3 基于BiLSTM+CRF的医学实体标签预测方法

3.3.1 方法的总体架构

3.3.2 方法中的CRF结构

3.3.3 方法的训练和应用

3.4 BiLSTM+Attention+CRF的医学实体标签预测方法

3.4.1 方法总体架构

3.4.2 方法中的注意力机制

3.4.3 方法的训练和应用

3.5 本章小结

第四章 面向医学文献摘要的医学实体抽取模型实验与分析

4.1 医学实体类别标注方法的实验与分析

4.1.1 实验环境和评价指标

4.1.2 基于BiLSTM+Softmax的医学实体标签预测方法的实验与分析

4.1.3 基于BiLSTM+CRF的医学实体标签预测方法的实验与分析

4.1.4 基于BiLSTM+Attention+CRF的医学实体标签预测方法的实验与分析

4.2 面向医学文献摘要的实体抽取模型实验与分析

4.2.1 数据集构建

4.2.2 数据预处理

4.2.3 文本向量化

4.2.4 规则检验

4.2.5 实验分析

4.3 JNLPBA2004数据集上的实验分析

4.4 本章小结

第五章 面向医学文献摘要的知识抽取工具设计与实现

5.1 面向医学文献摘要的知识抽取工具功能需求分析

5.1.1 医学知识框架制定

5.1.2 医学文献摘要获取

5.1.3 标注语料生成

5.1.4 医学知识抽取

5.2 面向医学文献摘要的知识抽取工具设计

5.2.1 总体架构设计

5.2.2 功能模块设计

5.3 面向医学文献摘要的知识抽取工具实现

5.3.1 工具实现的技术

5.3.2 医学知识框架制定

5.3.3 医学文献摘要上传和标注

5.3.4 医学知识抽取结果展示

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

作者简介(包括论文和成果清单)