Medical knowledge graph is the core component for various medical applications such as automatic diagnosis and question-answering. However, medical knowledge usually associates with certain conditions, which can significantly affect the performance of the supported applications. In the light of this challenge, we propose a new truth discovery method to explore medical-related texts and infer trustworthiness degrees of knowledge triples associating with different conditions. Experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed truth discovery method.


翻译:医学知识图是诸如自动诊断和问答等各种医学应用的核心组成部分,但医学知识通常与某些条件相关,这些条件可能会严重影响辅助应用的性能;鉴于这一挑战,我们提议采用新的真相发现方法,探索与医学有关的文本,并推断知识的可信赖度,使其与不同条件相关联的三倍;合成和真实世界数据集实验表明拟议真相发现方法的有效性。

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