医学一体化语言系统UMLS

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一体化医学语言系统 (UNIFIED MEDICAL LANGUAGE SYSTEM, UMLS)

一体化医学语言系统 (UNIFIED MEDICAL LANGUAGE SYSTEM, UMLS)

第二节:超级词表 Metathesaurus
• Concepts, terms, and attributes from many controlled “vocabularies” controlled “vocabularies”
• in a common explicit database format e format • New inter source relationships, definitional information, use information
第一节 概述
让用户能够方便地把分离的信息系统中的信息 集中起来,从而帮助医务人员从大量的信息源 中检索和合成电子化的生物医学信息。
1986年,美国国立医学图书馆Donald Lindberg 开始组织研究和开发的一项长期项目。
第一节:概述
具体手段:
UMLS项目开发了机读型的“知识库”。 将其广泛应用于应用程序之中,以克服因词表不同
第一节:概述
UMLS的目标和作用
第二节:超级词表
基本概念和结构
第三节:语义网络
基本概念和结构
第四节:专家词典
适用范围和结构
第三节:语义网络
组织概念:
把概念联系起来,通过概念间的语义关系,组成网 络。
语义网络是建立概念间相互关系的权威规则。 语义类型 语义关系
我们以往见到的词表是如何组织概念的呢?
Atoms and Atom Identifiers
原子标识符:每一字串根据来源词表不同 赋予不同的AUI。
称来自不同的来源词表的概念名或者字串 为 “原子”。
是超级词表的基本构造单元。
第二节:超级词表
超级词表的数据文件
Concept Names (File = MRCON)

文献检索复习题

文献检索复习题

一、名词解释(20分,每题4分)1、标准文献:是标准化工作的产物,是一种具有约束力的法律文献,同时也是生产和科研的共同依据。

2、科技期刊属于周期性出版物,具有品种多、数量大、报道速度快、内容新颖、能及时反映当前科技水平的特点。

科技期刊是人们传递科技信息,交流学术思想使用的最基本、最广泛的手段。

是一类重要的文献源。

3、信息的存储就是将搜集到的一次信息,经过着录其特征而形成的款目,并将这些款目组织起来成为二次信息的过程。

4、:中国法是一部等级体系分类法,按照从一般到具体、从简单到复杂的原则,进行划分和概括,形成了一个秩序井然、层层展开的概论等级体系。

5、文献工整理将大量分散的、无序的原文文献加以帅选,加工整理,按文献特征进行提炼、浓缩、简化、编译成系统的工具性文献。

如文摘、索引、书目。

填空(30分,每空1分)二、1. 获取原文的途径有以下四种:通过期刊主办机构或出版机构网站获取原文、通过搜索引擎获取原文、通过全文数据库获取原文和通过免费电子期刊网站获取原文。

2. 科研论文文题的构成要素有: 明确研究对象、突出研究目的、标明研究方法和阐述主要贡献3. 论文的正文包括五大部分:前言、方法、参考文献、结果和讨论。

4. 文献按载体可划分为:印刷型文献、缩微型文献、机读型文献、实物型文献、声像型文献。

5.期刊的文献特征有:刊名和编辑单位不变、定期出版,多为双月刊、有连续编号、一般不再版和重印6. CNKI数字图书馆提供多种检索途径:导航检索、主题词检索、二次检索、检索途径、高级检索。

7. 存储信息的主要形式为文献。

8. 记录知识或信息的物质载体叫文献。

三、单项选择题(请将正确答案的序号填在括号内,每题2分,共20分)BADCC CBCCB ACCCA1. 广义的信息检索包含两个过程()A 检索与利用B 存储与检索C 存储与利用D 检索与报道2. 下列哪种文献属于一次文献( )A 科技报告B 百科全书C 综述D 文摘3. 下列哪种文献属于二次文献( )A 专利文献B 学位论文C 会议文献D 索引4. 下列哪种文献属于三次文献( )A 标准文献B 学位论文C 数据手册D 文摘5. 少量载有某一学科大量有关文献的叫()A 科技图书B 科技期刊C 核心期刊D 科技报告6. 以下作为检索工具的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献7. 系统化了的信息叫()A 情报B 知识C 载体D 文献8. 以下作为检索对象的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献9. 以下作为情报研究成果的是()A 零次文献B 一次文献C 二次文献D 三次文献10. 广义的信息检索包含两个过程()A 检索与利用B 存储与检索C 存储与利用D 检索与报道11. 国际标准书号定长为()位数字A 10B 12C 8D 912. 期刊论文记录中的“文献出处”字段是指:()A 论文的整理B 论文整理的工作单位C 刊载论文的期刊名称及年卷期、起止页码D 收录论文的数据库13. 按执行功能分,下列不属于标准文献的是:()A 强制性标准文献B 一般性标准文献C 基础标准文献D 推荐标准文献14. 以下检索出文献最少的检索式是()A a and bB a and b or cC a and b and cD (a or b) and c15. 《中国图书分类法》(简称《中图法》)是我国常用的分类法,要检索数理科学方面的图书,需要在()类目下查找。

论UMLS超级叙词表的概念表达

论UMLS超级叙词表的概念表达
式规范 , 而定 义的形式 自由, 因此 在 自动识 别用户 提问和 机
念被使用 的信息。所 有这些 概念表 达方法 都 可以帮助 我们 识别 和理解 来源词表中各个பைடு நூலகம்单独的概念。
1 概 念 定 义
器可读信息源 中的概念涵义差异方面 , 概念 的语 义类型 比定
义更有用 : 3 概念 内关 系 超级 叔词表 是依 据概 念组织 起来 的。表达 一个 相 同的

是解决 因为各系统 的差异性 和信 . 源的分 散性所造 成 的 甚资 检索困难
超级叙 词表的关 注焦点 是概念 . 而不是 词{ 名称 或术 [、 语, 其词汇的收集和组织是 以传递 概念 的涵 义为 目的的。它
是依据概念组织起来 的, 将具有 相同概 念而来 源不同 的词汇 及其变体通 过特 定概 念标 识 c 】 删 qecn I etj ) l ( L 0cP 盯i r联 I I e d l e
『 本文编辑 ; 陈
界]
论 U S超 级叙 词 表 的概 念 表达 ML
邱 君 瑞
( 第二 军 医大 学 图书馆 , 上海
关键词 : ; M 一体化 医学语言 系统 ; 概念表达
中圈分 类号 : 2 4 2 3 G 5 4 文献标识码 : B
203) 043
文章编号 : 17 一 9 2ao )3 O 7 2 6 I 3 8(0 20 一OO —0
在超级叙词表中这检索到与概念相关的信息两者自然没有被当作同义词但是有关两者在医学主题词5使用信息表中的关系被保留用这种方式超级叔词表既能正确地掌握概念涵义的另一种方法是揭示概念被使用的信息表达概念又能支持在检索用来源词汇标引的数据库时制定超级叙词表中的概念在一些情报源中出现的信息就是其中相应的检索策略

UMLS在信息检索系统中的应用

UMLS在信息检索系统中的应用
8 3 5 1 7 1 8个 不 同 的标 准化 概 念 名 称 ( L U I s ) ; 1 6 9个 来 源词 表 。共有 2 1种语 言 。 ( 2 ) 组 织 的层次 性 与统 一性 : 超 级叙 词 表 除对 多
机化 的情 报检 索语 言集 成 系 统 , 它不 仅是 语 言 翻译 、 自然 语 言处理 及语 言规 范化 的工 具 ,而 且是 实 现跨
Ab s t r a c t : T h e p a p e r b i r e l f y i n t r o d u c e s t h e t h r e e ma i n c o m p o n e n t s o f U n i i f e d Me d i c l a L a n g u a g e S y s t e m ( U ML S ) : me t a t h e s a u r u s ,
s e ma n t i c n e t w o r k a n d s p e c i li a s t l e x i c o n .I t b a s e s o n P u b Me d a n d i t s i n d e x i n g l a n g u a g e Me S H t o s t u d y o n ma i n a p p l i c a t i o n s o f UML S
使用 问题 。 从 而 克服 2个 障碍 : 一是 不 同机读 资 源和 不 同人群 对 同一 概念 表达 的差异 ;二 是信 息 在 网络 中不 同数 据库 之 间传播 的困难 …。 U ML S同时是计 算
语、 涵义 、 关 系 的广 泛集 成 。其具 有 以下特 点 : ( 1 )来 源 的广泛 性 和异 构性 :在 2 0 1 2年 1 1 月 1 5 1 3 发 布 的新 版 U ML S ( 版本代号为“ 2 0 1 2 A B ” ) 中, 超 级叙 词表 包含 2 8 8 6 4 2 3个概 念 ; l 1 2 5 4 0 5 1万个 概 念 名称 ( A U I ) ; 9 3 2 9 4 9 1个 不 同概 念名 称 ( S U I s ) ;

国外常用医学搜索引擎介绍

国外常用医学搜索引擎介绍

国外常用医学搜索引擎介绍1.Medical Matrix医源/Index.aspMedical Matrix 是一种由概念驱动的免费全文智能检索工具,包括4600多个医学网址,1994年由堪萨斯大学创建,现由美国Medical Matrix LLC主持,是目前最重要的医学专业搜索引擎。

它是一个可免费进入的I nternet临床医学数据库,提供了关键词搜索和分类目录搜索,最适合临床医师使用。

分类目录搜索是它的主要特色,按各种医学信息分为专业(Specialties)、疾病种类(Diseases)、临床实践(Clinical Practic e)、文献(Literature)、教育(Education)、健康和职业(Healthcare and Professionals)、医学计算机和Inter net技术(Medical Computing,Internet and Technology)、市场(Marketplace)等8大类。

每一大类下再根据内容的性质分为新闻(News)、全文和多媒体(Full Text/Multi-Media)、摘要(Abstracts)、参考书(Textbook s)、主要网址(Major Sites/Home Pages)、操作手册(Procedures)、实用指南(Practice Guidelines/FAQS)、病例(Cases)、影像学和病理切片(Images、Path/Clinical)、患者教育(Patient Education)、教育资源(Educ ational Materials)等亚类。

2.Medscape(医景,)/美国公司Medscape公司1994年研制,1995年6月投入使用,由功能强大的通用搜索引擎AltaVista支持,可检索图像、声频、视频资料,至今共收藏了近20个临床学科25000多篇全文文献,拥有会员50多万人,临床医生12万人。

医药学专业搜索引擎简介

医药学专业搜索引擎简介

1
HON
1996
2
Medical Matrix
Medical World Search
1994
3
1977
•分类导航 •检索
病人、医 护人员
序 号
搜索引擎 名称
建立 主要功能 时间
面向主要 用户群体
特点
4
•分类导航 •检索 Medscape 1995 •医学新闻 •教育培训
临床医师
会员制(必须注册后才 能检索和查看全文); 资源类型丰富;教育培 训功能;专家观点 (perspective)
图6-4 Medical Matrix 主页
关键词检索ຫໍສະໝຸດ 特色链接分类导航高级检索界面
• 与HON相比,功能相对简单,主要功能是分类导 航和检索。 • 分类目录包括:专业(Specialties)、疾病种类 (Diseases)、临床应用(Clinical Practice)、文献 (Literature)、教育(Education)、健康和职业 (Healthcare and Professionals)、医学计算、因 特网和技术(Medical Computing, Internet and Technology)、市场(Marketplace)八大类。 • 每一大类下再根据内容的性质分为新闻(News)、 全文和多媒体(Full Text/MultiMedia)、期刊 (Journals)、参考书(Textbooks)、网址和主页 (Major Sites/ Homepages Guidelines/FAQS)、 CME、患者教育(Patient Education)、论坛 (Forums)等亚类。
图6-5 Medical World Search 主页

医学知识推理研究现状与发展

医学知识推理研究现状与发展

医学知识推理研究现状与发展知识表示是为描述世界所做的一组约定,是知识符号化、形式化、模式化的过程,主要研究计算机存储知识的方法,其表示方式影响系统的知识获取、存储及运用的效率。

然而医学数据种类繁杂,存储方式不一,电子病历格式和标准不同,经常涉及交叉领域等特点,导致医学领域与其他领域在知识表示方面有所差异,同时也给医学领域的知识表示带来极大的挑战。

早期医疗知识库运用的知识表示方法有:谓词逻辑表示法,产生式表示法,框架表示法,语义网表示法等等。

比如,SNOMED-CT,早期的MYCIN 系统,大肠杆菌数据库EcoCyc等。

随着知识图谱中知识增长、关系复杂化,这些方法由于表示能力有限且缺乏灵活性,不再作为主要的知识表示方法,更多是作为医学知识表示的辅助或补充。

本体表示法以网络的形式表示知识,即以(实体1,关系,实体2)三元组来表示相关联的两个节点(实体),在知识图谱提出之后逐渐得到认可。

它借鉴了语义网表示法但又有所区别:本体关注的是实体固有特征,比后者更聚焦,更深入,因而也具有更大的发展潜力。

而本体的描述语言也多种多样:主要有RDF和RDF-S、DAML、OWL等。

使用本体表示医学术语可以提升数据整合能力:建立强大、可互操作的医疗信息系统;满足重用共享传输医疗数据的需求;提供基于不同语义标准的统计聚合。

医学领域本体的构建,需要深入分析医学术语的结构和概念,才能将晦涩甚至是跨语言的医学知识有效地表达出来。

目前的医学知识本体库有:医学概念知识库LinkBase,TAMBIS本体库(TaO)等等。

知识图谱的节点个数影响着网络的结构复杂度及推理的效率和难度。

知识表示学习借助机器学习,将研究对象的语义信息表示为稠密低维向量,有效解决数据稀疏问题,从而提升知识融合和推理性能[。

低维向量表示是一种分布式表示(distributed representation),它模仿人脑中使用多个神经元存储对象的工作机制,使用多维度向量表示对象的语义信息。

医疗数据中的关键信息提取技术综述

医疗数据中的关键信息提取技术综述

医疗数据中的关键信息提取技术综述医疗数据中的关键信息提取技术综述随着医疗领域的快速发展,医疗数据的规模和复杂性也在不断增加。

在这些庞大的医疗数据中,往往包含着丰富的各种疾病信息、患者病史以及医疗资源等重要的关键信息。

为了更好地利用这些信息,医疗数据中的关键信息提取技术应运而生。

关键信息提取是指从文本数据中自动抽取关键信息或实体的过程。

对于医疗数据而言,关键信息提取可用于识别疾病名称、病人信息、医疗术语等有意义的实体。

通过关键信息提取,可以提高医疗数据的可用性和价值,为医疗决策和研究提供了重要的支持。

医疗数据中的关键信息提取技术可以分为两类:基于机器学习的方法和基于规则的方法。

基于机器学习的方法使用训练数据集来训练模型,然后使用该模型对新的数据进行分类或抽取。

这些方法通常涉及特征选择、特征表示和分类器设计等步骤。

目前较为常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)和深度学习等。

基于规则的方法则通过人工定义一系列规则来进行信息抽取。

这些规则通常基于医学领域的专业知识和语义规则。

例如,可以通过正则表达式或模式匹配的方式来识别特定的医疗术语或实体。

基于规则的方法具有较高的准确性和可解释性,但对于复杂的数据结构和文本语义的理解能力有限。

此外,还有一些混合方法结合了机器学习和规则的优点。

比如,可以使用机器学习方法训练一个分类器来区分不同的实体类型,然后使用规则来进一步限定提取的结果。

这样可以在一定程度上提高关键信息提取的准确性和效率。

除了提取关键信息,医疗数据中的关键信息提取技术还需要考虑数据的隐私和安全。

医疗数据是敏感的个人信息,因此在处理医疗数据时需要遵守相关的法律法规,确保数据的隐私和安全。

一些方法如数据脱敏和数据加密等可以用于保护医疗数据的隐私。

综上所述,医疗数据中的关键信息提取技术是一项重要的研究课题。

通过提取医疗数据中的关键信息,可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病信息和患者病史,从而改善医疗决策和研究。

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过程
1986-1988的第一阶段,其研究和开发的重点是调查用户需求、 开发研究工具、 确定UMLS的性能及其实施方案、界定系统组 成等。在此阶段主要界定了UMLS的三个组成部分即超级叙词 表、语义网络、情报源图谱,并且进行了包括Mesh、 SNOMED、CMIT和PDQ词表在内的联接试验。
1989-1991年为UMLS的发展阶段,其开发的重点是迅速研制 和发行三个UMLS产品的试验版,同时继续开展用户调查和 UMLS功能开发。
到相同的Term identifier (LUIs);同理“Auricular Fibrillation”和
“Auricular Fibrillations”也会同样被指引到另一个term identifier
(LUIs)。而当系统检视term identifier时会发现“Artial Fibrillation” 和
来源:这些概念和词来自60 多个生物医学受控词表、 术语表、分类表、专家系统中的词汇、词典及工具性词 表等,如Mesh表及其葡萄牙语、西班牙语、法语、德 语、俄语等各种译本、 《医学系统化术语表》、 《国 际疾病分类》修订第 10 版及其他各版、 《护理诊断分 类》、麻省总医院研制开发的DX plain专家系统、 《多 兰氏图解医学辞典》、 《校1 对词表》3.1 版等。
1
概念组织:
叙词表是依据概念(concept)或涵义(meaning) 组织起来的,其根本目的是将相同概念的交替名称 和不同形式联系在一起,并识别不同概念之间的联 系。因此,可以说概念是超级叙词表组织系统的中 心。保留原有词表中概念与关系,同时增加了一个 新的关联。整合成一个庞大的可控的知识库。
涵会被错误指引的问题。然而在以后的版本中,有关处理 同形异义的问题,可能会采用限定词的方式,如“cold (temperature)”, “cold (disease)”等 。
1
Concepts (CUIs)
C0009264 cold temperature
FIGURE 2.
Terms (LUIs)
1
(1)工作量大。因为其工作繁难,国外的信息检 索系统中有75%的运行费用要用于人工标引。 (2)效率低。标引员要正确标引一篇文献,往往 要耗时一个半小时以上。
(3)一致性差。美国的Cleverton曾做过一些试 验,他指出:两组人为同一主题编出的叙词表, 其中词的同一率仅60%。两位有经验的标引员 用同一叙词表对同一篇文献进行标引,其标引 词的同一率仅有30%左右。两个在同一库中用 同一检索系统检索同一问题的人,检索出的结 果的同一率仅有40%。两位科研人员根据同一 提问判断一组指定文献的相关性,其同一率不 会超过60%。
医学一体化语言系统UMLS
前言
20世纪中叶是情报语言学研究中人工语 言发展的鼎盛时期,20世纪末叶是人工 语言与自然语言相结合的新兴阶段。
自然语言由于存在词汇的同义、多义现 象,词汇的模糊性和不确定性,词汇量 的巨大,词间关系不明晰等问题,不可 能单纯使用它进行检索,所以需要用一 种受控检索语言对检索和标引所用的词 汇进行控制,把用户的语言和标引人员 的语言统一起来。 由于信息量的扩充, 给人工语言的处理带来了很大的困难。
S0026353 Cold
S0026747 Common Cold
S0007171 Cold <2>
S0026353 Cold
不同概念间关联的建立
在Meta中展示了不同概念间的各种关系,而这些关系 的建立,有些是取自原有的索引表架构,有些则是在 建构Meta时所赋与的。例如“Atrial Fibrillation” (心 房纤维颤动)和“Arrhythmia”(心律失常)在MeSH 中是以层级架构来展示二词间的隶属关系。但“Atrial Fibrillation”在本质上也是一种“Arrhythmia” 在MeSH 中却没有被展现,此即Meta在建构时所新添的关系。 另外,有时也会有来自其它索引典所建立起来的概念 关系应用到Meta上。例如概念词“Paroxysmal Atrial Fibrillation” (阵发性心房纤维颤动)在Meta中被指 引为“Atrial Fibrillation” 的下位词(Narrowed term), 即是取自MeSH, ICD-9, SNOMED等索引表中所建立 的架构。
92年至今为应用阶段 ,1996年UMLS新增了一个组成部分即 “专家词典”。在此阶段,许多研究机构利用UMLS 进行基于 Internet的应用开发,如决策支持系统DX plain、文献检索系统 Web medicine、临床Web搜索系统Clin web、医学世界检索 Medical world search以及集成化的Med weaver等。同时进行 了NLM/AHCPR大规模词汇测试。
1
一、UMLS的建立与发展过程
建立目的:
旨在建立一个计算机化的可持续发展的生物医学检索语言集成系 统和机读情报资源指南系统,其目的在于提高计算机程序“理解” 用户提问中生物医学词汇语义的能力,并利用这种理解帮助用户 检索和获取相关的机读情报。UMLS是计算机化的情报检索语言 集成系统,它不仅是语言翻译、自然语言处理及语言规范化的工 具,而且是实现跨数据库检索的词汇转换系统,它可以帮助用户 在联接情报源,包括计算机化的病案记录、书目数据库、事实数 据库以及专家系统的过程中对其中的电子式生物医学情报作一体 化检索。是使医疗卫生专业人员和研究工作者能够通过多种交互 检索程序,克服由于不同系统语言差异性和不同数据库相关情报 的分散性所造成的诸多情报检索问题,帮助用户从电子病案系统、 书目数据库、图像数据库、事实数据库、专家系统等各种联机情 报源中检索和获取综合性或特定性的情报信息。 主要解决:1) 同一概念由于不同的人或在不同的数据库中可能会有不同的表达 方式; 2) 数据库系统分散所1造成的检索不完整的问题 。
1
Hale Waihona Puke ( 1 )超级叙词表超级叙词表是生物医学概念、术语、词汇及其等级范畴 的广泛集成。“Meta”意即超越、含盖。
1997年第8版的超级叙词表收录了来源于30多种生物医 学词表和分类表的能表达33万多个概念的739439个词 汇,2001年12版收录了83万个概念,190万个词。到 2002 年 , 第 13 版 超 级 叙 词 表 收 录 了 776940 个 概 念 共 210万个词。
或语文上拼字的不同,凡是有差异者均视为一个独
立的字符串,而分别赋予不同的字符串识别码
(unique string identifier, 简称SUI)。由于Meta实际
上是由英文款目所构成的,所以不同词型间表达相
同概念的语词要能连结在一起,就必须依赖一般形
式识别码术语码(common term identifier, 简称LUI)
类推。
1
1
Meta利用LUIs来串接SUIs及CUIs。但是这种处理方式有可
能导致一个字符串若含有多种意义时,可能会被错误指引。 尤其是Meta中包含多个索引表系统,此类状况当然可能发 生。
举例:字符串Cold的含义可能指温度上的冷,也可能是指 一般感冒,因此在SUIs中将其分别定义为cold (1)、cold (2),在String部份就会产生四个与cold近似的字。因cold、 cold (1)、cold (2)在拼字上仅有些许差异,故被指引到同 一个LUI,相对的Common Cold则被指定为另一个LUI。 而检视Term identifier时,根据语词含义,再分别指引到所 属含义的CUIs,其中Cold因语义模糊,所以被指引到二个 Concept identifier,系统以此方式解决同一字符串不同内
的指引。
1
1
Concept (CUI)
Terms (LUIs)
C0004238 Atrial Fibrillation (preferred) Atrial Fibrillations Auricular Fibrillation Auricular Fibrillations
L0004238 Atrial Fibrillation (preferred) Atrial Fibrillations
1
(4)词表的不完备性影响了标引的质量。词 表的更新赶不上时代发展的步伐。庞大的词 表,使标引速度大大地降低。
(5 )标引员与检索员都必需熟悉词表才能工 作,使用非常不便。因此,必须发展使用电 脑来进行自动标引。早在1956年,美国的 H.P.Luhn就开始了文献自动标引的试验; 60年代初,美国的G.Salton教授在自动标引 方面取得了令世界瞩目的成就。
中医药文献数据库在多年的建库过程中,深 刻体会到标引工作的复杂性与耗时、人、财 量。
1
为实现自动标引与自由检索,以及数据 库的深层次加工与数据挖掘。现行方法 有二个方面。
数据库结构的拆分与细化。 语言处理。
美国国立医学图书馆研制了统一的医学 语言系统(Unified Medical Language System,UMLS),其目的在于克服计算 机生物医学信息检索中相同的概念具有 不同的表达方式,有用的信息分散在不 同的数据库系统中。
对于同一概念的不同术语以及不同的变异形式,超 级叙词表采用三级结构模式,即概念(I 级)-术语 (II 级)-词串(III 级),将一个概念的多种不同术 语连同多个变异词串有序地组织在一起。对于不同 的概念,超级叙词表采用多种“关系”概念如相关 概念、组配概念、共现概念等来描述不同概念之间 的关系。
L0215040 cold temperature
L0009264 Cold <1> Cold
C0009443 Common Cold
L0009443 Common Cold
L0009264 Cold <2> Cold
1
Strings (SUIs)
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