Rätt förståelse av textdata kräver utnyttjande och integrering av ostrukturerade och heterogena kliniska källor, hälsojournaler eller vetenskaplig litteratur, som är grundläggande aspekter inom klinisk och translationell forskning. Fastställandet av semantisk likhet mellan ordpar är en viktig del av textförståelsen som möjliggör bearbetning, klassificering och strukturering av textresurser. Tidigare har flera metoder använts för att bedöma ordlikhet genom att utnyttja olika kunskapskällor (ontologier, tesauri, domänkorpora osv.). har föreslagits. Vissa av dessa åtgärder har anpassats till det biomedicinska området genom att de innehåller domäninformation som utvunnits ur kliniska data eller från medicinska ontologier (t.ex. MeSH eller SNOMED CT). I detta dokument introduceras och analyseras dessa metoder för att fastställa deras fördelar och begränsningar med avseende på de berörda kunskapsbaserna. Därefter föreslås en ny åtgärd som bygger på utnyttjandet av en biomedicinsk ontologis taxonomiska struktur. Med SNOMED CT som indata ontologi utvärderas och jämförs exaktheten i vårt förslag mot andra metoder enligt ett standardriktmärke för manuellt rangordnade medicinska termer. Sambandet mellan resultaten av de utvärderade åtgärderna och de mänskliga experternas betyg visar att vårt förslag överträffar de flesta av de tidigare åtgärderna och samtidigt undviker några av deras begränsningar.
Liknande tillvägagångssätt anpassades till det biomedicinska området REF.
An ontology-based measure to compute semantic similarity in biomedicine
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}