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Knowledge-based biomedical word sense disambiguation: an evaluation and application to clinical document classification

机译:基于知识的生物医学单词义消歧:评估和临床文件分类中的应用。

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摘要

BackgroundWord sense disambiguation (WSD) methods automatically assign an unambiguous concept to an ambiguous term based on context, and are important to many text-processing tasks. In this study we developed and evaluated a knowledge-based WSD method that uses semantic similarity measures derived from the Unified Medical Language System (UMLS) and evaluated the contribution of WSD to clinical text classification.
机译:背景词义消歧(WSD)方法会根据上下文自动将歧义概念分配给歧义词,这对许多文本处理任务很重要。在这项研究中,我们开发并评估了一种基于知识的WSD方法,该方法使用了源自统一医学语言系统(UMLS)的语义相似性度量,并评估了WSD对临床文本分类的贡献。

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