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skfit-uni-luebeck/semantic-similarity

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GraphBuilder.py

  • Erstellen des Graphen
  • Download einer SNOMED CT-Version (RF2)
  • Benötigte Dateien in den Ordner data legen:
    • sct2_Concept_Snapshot_INT_xxxxxxxx.txt
    • sct2_Relationship_Snapshot_INT_xxxxxxxx.txt
    • sct2_RelationshipConcreteValues_Snapshot_INT_xxxxxxxx.txt
  • Zwei Arten von Graphen möglich - immer die Richtungsabhänigkeit beachten
  • Werden gespeichert für spätere Verwendung

1. Graph mit nur is-a-Relationen

  • Beim Erstellen des Graphen darauf achten, dass nur der Relationstyp 116680003 (is-a) verwendet wird.

2. Graph mit allen Relationen

  • Enthält neben den is-a-Relationen auch alle Attributrelationen.
  • Diese Variante kann zu spannenden Verbindungen durch Attributrelationen führen. 😉

Measures.py

  • Für mein Projekt war die Berechnung der Semantic Similarity zwischen 2 Konzepten relevant
  • Verschiedene Ansätz aus Literatur implementiert
  • Publikation: 10.1016/j.jbi.2010.09.002

Worker.py

  • Hilfsmethoden für die Berechnung der Semantic Similarity, wie Pfadlängen

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