首頁 資訊 構(gòu)建跨語言的消費者健康詞匯表, 使用來自可比用戶生成內(nèi)容的單詞嵌入 (Constructing Cross

構(gòu)建跨語言的消費者健康詞匯表, 使用來自可比用戶生成內(nèi)容的單詞嵌入 (Constructing Cross

來源:泰然健康網(wǎng) 時間:2025年07月14日 15:33

The online health community (OHC) is the primary channel for laypeople to share health information. To analyze the health consumer-generated content (HCGC) from the OHCs, identifying the colloquial medical expressions used by laypeople is a critical challenge. The open-access and collaborative consumer health vocabulary (OAC CHV) is the controlled vocabulary for addressing such a challenge. Nevertheless, OAC CHV is only available in English, limiting the applicability to other languages. This research aims to propose a cross-lingual automatic term recognition framework for extending the English OAC CHV into a cross-lingual one. Our framework requires an English HCGC corpus and a non-English (i.e., Chinese in this study) HCGC corpus as inputs. Two monolingual word vector spaces are determined using skip-gram algorithm so that each space encodes common word associations from laypeople within a language. Based on isometry assumption, the framework align two monolingual spaces into a bilingual word vector space, where we employ cosine similarity as a metric for identifying semantically similar words across languages. In the experiments, our framework demonstrates that it can effectively retrieve similar medical terms, including colloquial expressions, across languages and further facilitate compilation of cross-lingual CHV.


翻譯:在線健康社區(qū)(OHC)是讓普通人分享健康信息的主要渠道。分析OHC的衛(wèi)生消費者產(chǎn)生的內(nèi)容(HGC),確定非普通人使用的科式醫(yī)療表達方式是一項關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。開放獲取和協(xié)作的消費者健康詞匯(OAC CHV)是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的受控制的詞匯。然而,OAC CHV只有英文版,限制了對其他語言的適用性。這一研究的目的是提出一個跨語言自動自動自動自動識別框架,將英語 OAC CHV 擴展成跨語言的。我們的框架需要英語的HCGC 文和非英語(即這項研究中的中文),以確認非英語(即中文)的醫(yī)學(xué)表達方式,這是一項關(guān)鍵挑戰(zhàn)。兩個單語單語的矢量空間是使用跳過法算法確定,以便每個空間將普通人的共同詞匯協(xié)會編碼成一種語言中的普通詞匯?;跍y量假設(shè),框架將兩個單語言空間調(diào)整為雙語的單語言矢量矢量空間,在這里我們使用 Cosine相似性作為辨辨辨跨語言間類似詞的衡量標(biāo)準(zhǔn)。在實驗中,我們的框架表明它可以有效地檢索類似的醫(yī)學(xué)術(shù)語,包括Cli 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、

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