SimNet:面向生物医学领域的关联词挖掘系统

摘要

在生物医学文本分析中,不同的专业词汇可能具有一定的语义相似性,这对于专业文本的语义分析、生物医学实体的信息分析等都具有重要的意义.本文提出了SimNet,一个基于Skip-gram模型构建的语义相似词网络系统,用以研究发现文本中专有名词的相似性关系,以便发现相似的特性.SimNet是从PubMed收录的生物医学论文自动进行无监督的语义相似性学习,得到的相似性关系的集合.其目的是分析在生物医学领域的专业文献中出现的具有相似性的词汇.通过SimNet对于语义相似词的分析,可以有助于文本理解和通过对相似词的分析完善当前词的信息,对于专业信息的理解和整理具有重要意义.