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1The NIH BD2K Center of Excellence in Biomedical Computing,University of California, Los Angeles, 2Department of Physiology,University of California, Los Angeles, 3Department of Pediatric and Adult Congenital Heart Surgery,Miller Children’s and Women’s Hospital and Long Beach Memorial Hospital, 4Department of Medicine/Cardiology,University of California, Los Angeles, 5NIH BD2K Program Centers of Excellence for Big Data Computing — KnowEng Center, Department of Computer Science,University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC), 6Scalable Analytics Institute (ScAi),University of California, Los Angeles, 7Department of Computer Science,University of California, Los Angeles
Chapitres
- 00:04Titre
- 01:13Text-Cube Creation
- 03:34Entity Count
- 04:55Metadata Update
- 05:50Context-Aware Semantic Online Analytical Processing (CaseOLAP) Score Calculation
- 07:00Results: Representative Case Analyses
- 08:38Conclusion
Nous présentons un protocole et code de programmation associé ainsi que des échantillons de métadonnées pour soutenir une identification automatisée basée sur un nuage des phrases-catégorie association représentant des concepts uniques dans le domaine de certaines connaissances de l’utilisateur dans la littérature biomédicale. L’association de catégorie expression quantifiée par le présent protocole peut faciliter une analyse approfondie dans le domaine de connaissances choisies.
