医学文本表示学习方法与质量评测研究综述  

Review of representation learning and quality evaluation for medical text

作　　者：刘晓聪 王华珍[1,2] 何霆 缑锦[1] 陈坚 Liu Xiaocong;Wang Huazhen;He Ting;Gou Jin;Chen Jian(College of Computer Science&Technology,Huaqiao University,Xiamen Fujian 361021,China;Xiamen Key Laboratory of Computer Vision&Pattern Recognition,Huaqiao University,Xiamen Fujian 361021,China;ZoeSoft Co.Ltd.,Xiamen Fujian 361008,China)

机构地区：[1]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021 [2]华侨大学厦门市计算机视觉与模式识别重点实验室,福建厦门361021 [3]智业软件股份有限公司,福建厦门361008

出　　处：《计算机应用研究》2021年第7期1930-1936,1946,共8页Application Research of Computers

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFB1402500);华侨大学科研启动基金资助项目(16BS304);华侨大学中央高校基本科研业务费资助项目(TZYB-202005)。

摘　　要：为了及时掌握医学文本表示学习的研究现状,对其现有研究进行系统全面综述。首先,基于技术范式对现有技术进行分类,分别从基于统计学习的方法、基于知识图谱表示的方法和基于图表示的方法,对医学文本表示学习主流方法和相应的代表性成果进行总结。然后,提出了运用定量和定性的质量评测体系,系统地梳理和总结了医学文本表示学习的质量评测方法。最后,对医学文本表示学习的研究趋势进行了展望。In order to know the current research status of medical text representation learning in time,this paper made systematic and comprehensive review of the existing research.First of all,this paper summarized the mainstream technology and representative achievements of medical text representation learning from the methods based on statistical learning,knowledge representation and graph representation.Then,this paper proposed and used quantitative and qualitative quality evaluation system to systematically sort out and summarize the quality evaluation methods of medical text representation learning.Finally,this paper looked forward to the research trend of medical text representation learning.

关 键 词：医学文本 表示学习 知识图谱表示学习 图表示学习 质量评测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]