Exploitation des connaissances d'UMLS pour la recherche d'information médicale. Vers un modèle bayésien d'indexation
Résumé
Knowledge-based information retrieval is widely exploited, but still not very well successful. In this paper, we aim to study the impact of explorations of a knowledge source, named UMLS meta-thesaurus, in medical domain information retrieval. The integration of semantic labels of concepts in a multi-layer indexing proves quite encouraging results in ImageCLEF 2006 evaluation forum. In order to reach a more semantic rich information retrieval system, we tend to explore the hierarchy relationships between concepts in UMLS. For this purpose, we propose a Bayesian network based model to capture the general-specific links between query concepts and documents concepts.
La recherche d'information à base de connaissances est largement exploitée, mais avec peu de succès. Dans cet article, nous étudions l'impact de l'exploration d'une base de connaissance, nommée meta-thésaurus UMLS, dans la recherche d'information médicale. L'intégration des étiquettes sémantiques des concepts dans une indexation multicouche donne des résultats encouragants dans ImageCLEF 2006 forum d'évaluation. Afin d'atteindre un système de recherche d'information sémantiquement plus riche , nous explorons les relations hiérarchiques entre concepts dans UMLS. Dans ce but, nous proposons donc un modèle basé sur le réseau Bayesien pour capturer les liens général-specifique entre concepts de la requête et ceux des documents.
Domaines
Recherche d'information [cs.IR]
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