这些都是知识图谱的构成 ， 2）医学知识融合 。在医疗领域 ， Dieng-Kuntz等人将医疗数据库转换为医疗本体 ， 然后对其他文本语料使用半自动的语言工具进行语义提取 ， 在人工控制下对本体进行扩展和补全 ， 并用启发式规则自动建立知识的概念层次 ， Baorto等人将数据源添加到临床信息系统时先确定数据的控制术语是否已经存在 ， 然后将新术语添加到MED(MedicalEntitiesDictionary) ， 同时建立审计流程以保证引入数据的一致性 。
3)医学知识推理 ， 医学知识图谱必须处理大量重复和矛盾的信息 ， 增加了构建医学推理模型的复杂度 。传统的知识推理方法包括描述逻辑推理、基于规则推理和基于案例推理等 。
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