Mätningar av semantisk likhet mellan begrepp används i stor utsträckning i behandling av naturligt språk. I den här artikeln visar vi hur sex befintliga domänoberoende åtgärder kan anpassas till den biomedicinska domänen. Dessa åtgärder baserades ursprungligen på WordNet, en engelsk lexisk databas över begrepp och relationer. I denna forskning anpassar vi dessa åtgärder till SNOMED-CT-tologin för medicinska begrepp. Åtgärderna omfattar två vägbaserade åtgärder och tre åtgärder som förstärker vägbaserade åtgärder med statistik över informationsinnehåll från corpora. Vi härleder också ett sammanhang vektormått baserat på medicinsk corpora som kan användas som ett mått på semantisk släktskap. Dessa sex åtgärder utvärderas mot en nyskapad testbädd av 30 medicinska konceptpar som görs av tre läkare och nio medicinska kodare. Vi finner att de medicinska kodarna och läkarna skiljer sig åt i sina betyg, och att den kontextiva vektorn mäter korrelerar närmast med läkarna, medan de vägbaserade åtgärderna och en av de informationsinnehållsåtgärder korrelerar närmast med de medicinska kodarna. Vi drar slutsatsen att det finns en roll både för mer flexibla åtgärder för relationsförmåga baserade på information från korpora, och för åtgärder som bygger på befintliga ontologiska strukturer.
REF anpassade WordNet-baserade ordliknande åtgärder till den biomedicinska domänen med SNOMED-CT, som är en ontologi av medicinska begrepp.
Measures of semantic similarity and relatedness in the biomedical domain
{'venue': 'J. Biomed. Inf', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}