Buscador Semántico Biomédico
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http://hdl.handle.net/10045/81338
Title: | Buscador Semántico Biomédico |
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Other Titles: | Biomedical Semantic Information Retrieval |
Authors: | López-Úbeda, Pilar | Díaz Galiano, Manuel Carlos | Montejo Ráez, Arturo | Martínez Santiago, Fernando | Andreu-Marín, Alberto | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, Luis Alfonso |
Keywords: | Reconocimiento automático de entidades | Ontologías | Terminología médica | Informes médicos | Recuperación de información | UMLS | Automatic entity recognition | Term identification | Ontologies | Biomedical terminology | Medical reports | Information retrieval |
Knowledge Area: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Issue Date: | Sep-2018 |
Publisher: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Citation: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2018, 61: 189-192. doi:10.26342/2018-61-29 |
Abstract: | El Buscador Semántico Biomédico propone una herramienta web de sencilla utilización para la identificación de terminología médica, la recuperación de literatura especializada y la exploración semántica del contenido gracias a la integración, con requisitos de tiempo de respuesta y alta disponibilidad, de ontologías médicas, técnicas de análisis de texto, reconocimiento de entidades y búsqueda de información sobre fuentes diversas externas. El resultado es una aplicación intuitiva y a la vez potente, que permite identificar la terminología médica sobre cualquier texto con un solo “click”. Sobre ese reconocimiento, se permite filtrado de sentidos y subconceptos y la recuperación de información sobre recursos como SciELO, Google Scholar y Medline. Además, el sistema genera un grafo conceptual de manera automática, que permite relacionar semánticamente los términos que aparecen en el texto. | The Biomedical Semantic Information Retrieval system is an easy web solution to medical term identification, retrieval of specialized literature and semantic concept browsing thanks to the integration, with constraints in speed and high availability, of medical ontologies, text analysis, entity recognition and information retrieval from multiple sources. The result is an intuitive application, yet powerful, that performs term identification of medical concepts over any text with a simple click. Over identified terms the user is able conduct sub-concept selection to fine-tune the retrieval process over resources like SciELO, Google Scholar and Medline. Besides, the system generates a conceptual graph automatically which semantically relates all the terms found in the text. |
Sponsor: | Este trabajo está parcialmente subvencionado por el proyecto REDES (TIN2015-65136-C2-1-R) del MICINN del Gobierno de España. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/81338 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2018-61-29 |
Language: | spa |
Type: | info:eu-repo/semantics/article |
Rights: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Peer Review: | si |
Publisher version: | https://doi.org/10.26342/2018-61-29 |
Appears in Collections: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 61 (2018) |
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