• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

相似文献

1
UMLS to DBPedia link discovery through circular resolution.通过循环解析发现 UMLS 到 DBPedia 的链接。
J Am Med Inform Assoc. 2018 Jul 1;25(7):819-826. doi: 10.1093/jamia/ocy021.
2
Leveraging the UMLS As a Data Standard for Rare Disease Data Normalization and Harmonization.利用统一医学语言系统作为罕见病数据标准化和协调的数据标准。
Methods Inf Med. 2020 Aug;59(4-05):131-139. doi: 10.1055/s-0040-1718940. Epub 2020 Nov 4.
3
Semantic mappings and locality of nursing diagnostic concepts in UMLS.UMLS 中护理诊断概念的语义映射和位置。
J Biomed Inform. 2012 Feb;45(1):93-100. doi: 10.1016/j.jbi.2011.09.002. Epub 2011 Sep 18.
4
An automated approach to mapping external terminologies to the UMLS.一种将外部术语映射到统一医学语言系统(UMLS)的自动化方法。
IEEE Trans Biomed Eng. 2009 Jun;56(6):1598-605. doi: 10.1109/TBME.2009.2015651. Epub 2009 Mar 4.
5
Automatic annotation of ICD-to-MedDRA mappings with SKOS predicates.使用SKOS谓词对ICD到MedDRA映射进行自动注释。
Stud Health Technol Inform. 2014;205:1013-7.
6
Utilizing the UMLS for semantic mapping between terminologies.利用统一医学语言系统进行术语之间的语义映射。
AMIA Annu Symp Proc. 2005;2005:266-70.
7
Representing the UMLS as an object-oriented database: modeling issues and advantages.将统一医学语言系统表示为面向对象数据库:建模问题与优势。
J Am Med Inform Assoc. 2000 Jan-Feb;7(1):66-80. doi: 10.1136/jamia.2000.0070066.
8
Phase II evaluation of clinical coding schemes: completeness, taxonomy, mapping, definitions, and clarity. CPRI Work Group on Codes and Structures.临床编码方案的II期评估:完整性、分类法、映射、定义及清晰度。CPRI代码与结构工作组
J Am Med Inform Assoc. 1997 May-Jun;4(3):238-51. doi: 10.1136/jamia.1997.0040238.
9
Cross-lingual Unified Medical Language System entity linking in online health communities.在线健康社区中的跨语言统一医学语言系统实体链接。
J Am Med Inform Assoc. 2020 Oct 1;27(10):1585-1592. doi: 10.1093/jamia/ocaa150.
10
Enhancing knowledge representations by ontological relations.通过本体关系增强知识表示。
Stud Health Technol Inform. 2008;136:791-6.

本文引用的文献

1
RysannMD: A biomedical semantic annotator balancing speed and accuracy.RysannMD:一款兼顾速度与准确性的生物医学语义注释工具。
J Biomed Inform. 2017 Jul;71:91-109. doi: 10.1016/j.jbi.2017.05.016. Epub 2017 May 26.
2
Combining Open-domain and Biomedical Knowledge for Topic Recognition in Consumer Health Questions.结合开放域知识与生物医学知识用于消费者健康问题中的主题识别
AMIA Annu Symp Proc. 2017 Feb 10;2016:914-923. eCollection 2016.
3
Interactive use of online health resources: a comparison of consumer and professional questions.在线健康资源的交互使用:消费者问题与专业问题的比较
J Am Med Inform Assoc. 2016 Jul;23(4):802-11. doi: 10.1093/jamia/ocw024. Epub 2016 May 4.
4
NOBLE - Flexible concept recognition for large-scale biomedical natural language processing.NOBLE——用于大规模生物医学自然语言处理的灵活概念识别
BMC Bioinformatics. 2016 Jan 14;17:32. doi: 10.1186/s12859-015-0871-y.
5
KnowLife: a versatile approach for constructing a large knowledge graph for biomedical sciences.KnowLife:一种构建生物医学科学大型知识图谱的通用方法。
BMC Bioinformatics. 2015 May 14;16:157. doi: 10.1186/s12859-015-0549-5.
6
Integrating ontologies of rare diseases and radiological diagnosis.整合罕见病与放射诊断的本体论。
J Am Med Inform Assoc. 2015 Nov;22(6):1164-8. doi: 10.1093/jamia/ocv020. Epub 2015 Mar 31.
7
Design and development of a linked open data-based health information representation and visualization system: potentials and preliminary evaluation.基于链接开放数据的健康信息表示和可视化系统的设计与开发:潜力与初步评估。
JMIR Med Inform. 2014 Oct 25;2(2):e31. doi: 10.2196/medinform.3531.
8
Health recommender systems: concepts, requirements, technical basics and challenges.健康推荐系统:概念、要求、技术基础与挑战
Int J Environ Res Public Health. 2014 Mar 3;11(3):2580-607. doi: 10.3390/ijerph110302580.
9
A multi-part matching strategy for mapping LOINC with laboratory terminologies.多部分匹配策略,用于将 LOINC 与实验室术语进行映射。
J Am Med Inform Assoc. 2014 Sep-Oct;21(5):792-800. doi: 10.1136/amiajnl-2013-002139. Epub 2013 Dec 20.
10
Workshop on using natural language processing applications for enhancing clinical decision making: an executive summary.自然语言处理应用程序在增强临床决策中的应用研讨会:执行摘要。
J Am Med Inform Assoc. 2014 Feb;21(e1):e2-5. doi: 10.1136/amiajnl-2013-001896. Epub 2013 Aug 6.

通过循环解析发现 UMLS 到 DBPedia 的链接。

UMLS to DBPedia link discovery through circular resolution.

机构信息

Laboratory for Systems, Software and Semantics (LS3), Ryerson University, Ontario, Canada.

Faculty of Organizational Sciences (FOS), University of Belgrade, Belgrade, Serbia.

出版信息

J Am Med Inform Assoc. 2018 Jul 1;25(7):819-826. doi: 10.1093/jamia/ocy021.

DOI:10.1093/jamia/ocy021
PMID:29648604
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7647029/
Abstract

OBJECTIVE

The goal of this work is to map Unified Medical Language System (UMLS) concepts to DBpedia resources using widely accepted ontology relations from the Simple Knowledge Organization System (skos:exactMatch, skos:closeMatch) and from the Resource Description Framework Schema (rdfs:seeAlso), as a result of which a complete mapping from UMLS (UMLS 2016AA) to DBpedia (DBpedia 2015-10) is made publicly available that includes 221 690 skos:exactMatch, 26 276 skos:closeMatch, and 6 784 322 rdfs:seeAlso mappings.

METHODS

We propose a method called circular resolution that utilizes a combination of semantic annotators to map UMLS concepts to DBpedia resources. A set of annotators annotate definitions of UMLS concepts returning DBpedia resources while another set performs annotation on DBpedia resource abstracts returning UMLS concepts. Our pipeline aligns these 2 sets of annotations to determine appropriate mappings from UMLS to DBpedia.

RESULTS

We evaluate our proposed method using structured data from the Wikidata knowledge base as the ground truth, which consists of 4899 already existing UMLS to DBpedia mappings. Our results show an 83% recall with 77% precision-at-one (P@1) in mapping UMLS concepts to DBpedia resources on this testing set.

CONCLUSIONS

The proposed circular resolution method is a simple yet effective technique for linking UMLS concepts to DBpedia resources. Experiments using Wikidata-based ground truth reveal a high mapping accuracy. In addition to the complete UMLS mapping downloadable in n-triple format, we provide an online browser and a RESTful service to explore the mappings.

摘要

目的

本工作旨在使用来自简单知识组织系统(skos:exactMatch、skos:closeMatch)和资源描述框架模式(rdfs:seeAlso)的广泛接受的本体关系,将统一医学语言系统(UMLS)概念映射到 DBpedia 资源,从而生成 UMLS(UMLS 2016AA)到 DBpedia(DBpedia 2015-10)的完整映射,其中包括 221690 个 skos:exactMatch、26276 个 skos:closeMatch 和 6784322 个 rdfs:seeAlso 映射。

方法

我们提出了一种称为循环解析的方法,该方法利用语义标注器的组合将 UMLS 概念映射到 DBpedia 资源。一组标注器注释 UMLS 概念的定义,返回 DBpedia 资源,而另一组标注器对 DBpedia 资源摘要进行注释,返回 UMLS 概念。我们的管道对齐这 2 组注释,以确定从 UMLS 到 DBpedia 的适当映射。

结果

我们使用 Wikidata 知识库的结构化数据作为地面真实来评估我们提出的方法,其中包含 4899 个已经存在的 UMLS 到 DBpedia 的映射。我们的结果显示,在这个测试集上,将 UMLS 概念映射到 DBpedia 资源的召回率为 83%,精度为 77%(P@1)。

结论

所提出的循环解析方法是将 UMLS 概念链接到 DBpedia 资源的简单而有效的技术。使用基于 Wikidata 的地面真实进行的实验显示出较高的映射准确性。除了可下载为 n-三元格式的完整 UMLS 映射外,我们还提供了一个在线浏览器和一个 RESTful 服务来探索映射。