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加權圖神經網路建立肺癌知識圖

為了解決台北 鐵 板 牛排推薦的問題，作者紀政廷 這樣論述：

肺癌為全球嚴重的疾病與死亡原因，許多研究人員投入肺癌相關研究，人們難以短時間閱讀大量文獻，針對自動建構肺癌文獻之重要字詞知識圖的需要，提出了一種建立肺癌關聯強度知識圖的方法，本研究於Web of Science文獻資料庫收集2016年到2021年共六年的肺癌相關文獻，透過隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation，LDA)方法對資料集進行語意建模取得最佳主題數為三群，並以此主題群別做為文本的類別標籤，再採用修改後的點間互資訊(pointwise mutual information, PMI)演算法處理資料集建構文本圖，另外透過圖神經網路(graph neura

l network, GNN)基於已建構之文本圖預測新的邊，進而將文本圖與新的邊組合為知識圖，最後，對此圖個別以四種圖神經網路進行節點分類任務，使用accuracy、precision、recall、F1對分類任務結果進行比較，在本研究收集的肺癌文獻資料集上，所提出的PMI2+link對比原PMI演算法的邊數量減少到約五分之一，代表可以大幅減少訓練時間，F1績效0.9162於實驗結果中也為最佳，從而證實了自動建立知識圖演算法的有效性，對於已建立的肺癌知識圖則以Neo4j圖形資料庫做儲存、查詢與視覺化呈現，此肺癌知識圖可用於幫助肺癌相關領域的研究人員，從這些肺癌文獻中了解其肺癌文本、字詞與主題之

間的交互關係。