通讯作者: 李军莲, li.junlian@imicams.ac.cn

DOI：10.12201/bmr.202010.00840

Research on the construction of COVID-19 knowledge graph for literature organization

• 摘要：本文提出一种融合中西医知识的新冠肺炎知识模型及基于自然语言处理的领域知识自动发现方法,并从等级体系结构、主题分类、关系类型等多维度对语义知识进行组织与关联；此外,收集新冠肺炎专题文献、诊疗方案及网络新媒体数据,在自动知识发现的基础上进行人工审核和标注,构建新冠肺炎知识图谱并实现可视化呈现与在线检索,以期支撑生物医学科技文献资源的深度组织和有效利用。

  关键词： 新冠肺炎; 知识图谱; 知识发现; 知识组织; 自然语言处理

   

  Abstract: This paper presents a COVID-19 knowledge model covering the modern medicine and traditional Chinese medicine, as well as a Natural Language Processing based automatic knowledge discovery, followed by knowledge organization and semantic association from hierarchical structure, subject classification and relation types. Additionally, the COVID-19 literature, diagnosis and treatment regimens, also the new media data were collected for knowledge discovery and manual annotation, resulting a COVID-19 knowledge graph and its visualization system to support the well organization and effective utilization of biomedical literature.

  Key words: COVID-19; Knowledge Graph; Knowledge Discovery; Knowledge Organization; Natural Language Processing

  提交时间：2020-12-08

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