提交到NetWellness网站的问题以自由文本形式撰写，其中包含复杂的语法结构和语义元素。分析消费者问题的相似性并不是一项简单的任务，因此我们提出了一种结合语义注释技术和句法自然语言处理方法来分析问题相似性的方法。 图1显示了我们的方法的整体框架，称为SimQ。我们使用“AQUA”解析器[ 18来提取句子的句法结构。UMLS [ 17]用于标注句子，生成语义特征。将自然语言解析器(Natural Language Parser, NLP)解析结果与语义注释相结合，创建用于估计问题句之间相似性分数的特征。

语义标注是问答相似度分析的基础步骤。注释过程旨在从自由文本消费者问题中识别与健康相关的实体，并为所识别的实体分配语义类型。我们使用从UMLS开发的语义注释工具来执行命名实体识别[ 19， 20.］．注释工具将生物医学术语映射到UMLS概念和语义类型[ 17］．事实证明，基于umls的词汇涵盖了广泛的医学概念[ 19- 21可以注释的。每个提取的实体都被分配了UMLS中定义的概念唯一标识符(CUI)。随后，我们根据识别出的短语和单词将句子分成更小的片段[ 19］．例如，“叶酸会导致苦味和体味吗?”“可能// |叶酸/C0016410/药理物质|原因/C0678227/功能概念| a// |苦味/C0235290/体征和症状|和// |体味/C0085595/发现”。每个块由“|”标记分隔，由三个元素组成:名称实体(例如，叶酸，苦味)，概念标识符(例如，C0016410, C0235290)和语义类型(例如，药理物质，体征和症状)。UMLS中没有对应语义映射的词也被保留以保持句子的句法结构，如助动词“could”和连接词“and”。在此步骤中，标识的名称实体增强了以下语法解析。然后利用标注的语义类型生成语义特征，分析消费者问题的相似度。

为了分析消费者问题的语言结构和成分，我们将问题句解析为句法树。AQUA解析器[ 18由斯坦福解析器[ 22]，然后用于构造句法树和分配词性标注。解析树是表示句子组成部分的句法关系的形式化结构。例如，语法树中的 图2为“Could chronic arthritis cause constant pain below the left knee?”样本句的解析结果。句根被标记为一个SQ(简单问题)。进一步分析为三个部分:VBZ (3^{理查德·道金斯}人称动词)，NP(名词短语)和VP(动词短语)。语法树将展开，直到所有叶节点都包含一个组成部分。与将每个单词视为一个组成部分的标准语法分析不同，我们的方法使用语义注释结果，并将UMLS可识别实体视为语法组成部分。最后一步使我们能够检索已标识的命名实体之间的关系。

我们构建了依赖语法[ 22]从语法树中提取，表示已识别成分之间的语法关系。研究表明，依赖解析可以方便地从医疗记录中的自由文本中检索信息，例如从出院摘要中检索信息[ 18]或临床研究资格准则[ 23］．依赖语法结构由调控器、依赖项和关系名组成。在 图2，调控器和依赖元素由虚线包围并链接在一起。例如，依赖性“慢性关节炎”是调控器“原因”的名义主体(nsubj)，而“持续疼痛”是调控器“原因”的直接对象(dobj)。通过将依赖关系应用于语义注释，我们可以提取实体之间的语义关系。例如，我们可以提取语义关系，“疾病或综合征(慢性关节炎)-功能概念(原因)-发现(持续疼痛)”，这表明疾病对临床发现具有功能影响。同样，我们可以提取另一个关系，“发现(持续疼痛)-空间概念(下图)-身体位置或区域(左膝)”，它指定了临床发现的空间位置。然后利用提取的语义关系中的语义类型对表示语义特征，进行相似度计算。

本文采用的相似度计算算法是骰子系数和余弦相似度。骰子系数(DC)和余弦相似度(CS)(见 图3)用于评定问题之间的相似度。相似度取值范围为0 ~ 1。0分意味着两个问题完全不相似，1分意味着它们完全相同。假设有两个特征集 问₁而且 问₂由两个不同的消费者问题生成，然后我们可以通过中的公式计算DC和CS相似性得分 图3．

我们对语法和语义特征都使用二进制表示。如果一个特征在一个问题中出现在消费者面前，那么它的值为1;否则，值为0。从二进制表示中，我们可以生成包含句法和语义特征的向量来比较这两个问题之间的相似性，如式1和式2所示 图3．

我们将我们的方法(SimQ)应用于Netwellness网站上发布的消费者问题，该网站已经存档了超过70,000个问题和由领域专家撰写的600多篇健康信息文章。所有的问答和文章被分为121个健康主题。然后通过使用2000个随机选择的NetWellness问题来评估所提出的SimQ方法的性能。精确度，召回率，以及 F-分数进行测量。此外，我们还为“饮食和营养”类别的聚合语义类型模式创建了一个插图，其中包含2335个问题(参见 图4）.

图4显示主题组“饮食与营养”中语义类型模式的概述。图中的节点表示语义类型(如Food、Population Group、Qualitative Concept等)，连接两个节点的边表示两种类型之间的依赖关系。节点的大小表示问题中语义类型的频率，边的宽度表示两种类型之间依赖关系的频率。通过使用依赖关系(边)连接所有语义类型(节点)，我们能够产生语义模式的概述。结果清楚地显示了“饮食与营养”类别中的主要主题及其联系。在UMLS中定义的135种语义类型中，只有37种用于此类别。例如，在语义类型“食品和药品”中，质量和数量属性是最突出的主题，如依赖对“大蒜-益处”、“蛋白质-量”、“葡萄籽提取物-益处和风险”。与食物相关的疾病、症状和医学发现也是非常受欢迎的问题，例如“胆结石-饮食”、“心脏病-酒”和“低血糖-食物”。这一结果表明，同一主题组中的消费者问题具有许多相似的模式。我们假设语义特征可以进一步用于改进相似度分析。

表1显示了从NetWellness网站检索到的类似问题的一些示例结果。给定一个特定的消费者问题，我们的算法将遍历NetWellness上的所有存档问题，以检索排名最高的类似问题。相似度最高的5个问题及其相似度得分见 表1使用两个消费者健康问题的例子:“我的喉腺肿了，有什么办法吗?”和“血小板计数低”。

为了评估SimQ方法的性能，从Yahoo Answers中选择了12个种子消费者问题作为输入问题。这些问题是从妇女健康、疾病和状况以及心理健康等不同类别中挑选出来的。两名独立于该项目的生物医学信息学家被招募来生成一个金标准，以评估SimQ问题检索引擎的结果。他们被要求手动选择与种子问题非常相似的网络问题。共有2000个随机选择的网络问题被用作候选库。评估者共选取246个消费者问题作为SimQ检索性能的正金标准。两个评估者之间的初始一致性为83%。然而，他们被允许讨论并就所有类似的消费者问题达成最终一致的协议，然后将其用作黄金标准。

我们还比较了使用不同特征表示的相似性分析的性能。 表2显示了使用Dice系数和余弦相似度算法的SimQ结果。基线特征(B)是问题的词袋表示，这是NLP分析的标准表示。归一化特征(N)是经过专业词汇工具归一化的单词。词汇工具将复数术语和过去时态规范化为词干形式。概念特征(C)是语义标注过程中识别的UMLS概念。N+POS (P)特征是规范化术语及其句法词性标记的组合。N+Concept (NC)特性是标准化术语及其映射的UMLS概念的组合。N+C+Type (NCT)特征是珍贵特征(NC)和语义特征一节中描述的提取的语义类型特征的组合。

在 表2，我们可以看到，在这个任务中，Dice相似度比cos相似度表现得更好。结果表明，词汇规范化、UMLS概念和语义类型提高了相似度分析。词性标注对相似性分析没有贡献。表现最好的是N+C+Type (NCT)特征，该系统的准确率为75.0% F-得分，准确率72.2%，召回率78.0%。

句法分析用于方便识别命名实体，并支持语义特征的构建[ 24］．词性标注被评价为一种句法特征。评价结果表明，词性并没有提高检索的性能。语义特征是由语义类型对构造的，这些类型对是从解析的依赖树中提取出来的。评价结果表明，语义特征改善了检索结果，而句法分析对检索结果影响不大。从我们的分析来看，语义特征的贡献主要体现在两个方面:(1)语义特征强化了关键的医学概念，降低了非医学概念的权重;(2)语义特征提高了无法直接从文本中确定的消费者问题的语义相似性分析。例如，“我眼睛模糊是高血压引起的吗?”和“HBP导致视力模糊?”“模糊视觉(CID:C0344232)高血压病(CID:C0020538)”具有相同的语义概念，以及相同的语义类型模式，“疾病-病因-征兆-症状”。 图4表明在密切相关的主题组中存在许多重叠的语义关系(语义依赖对)。

为了演示SimQ的使用，我们开发了一个应用程序来补充NetWellness网站上现有的问答服务。 图5SimQ的Web界面。NetWellness上最初的问答服务提示用户从120个类别中选择一个主题类别，然后允许消费者将他们的问题提交到特定的类别。协调器检查问题，然后确定用户分配的类别是否正确。如果问题被提交到正确的类别，协调员将把问题转发给卫生专家。

这个新的应用程序通过语义相似性分析增强了工作流(参见 图5消费者首先向SimQ问题检索引擎提交他们的健康问题。SimQ分析问题并计算与Netwellness上存档的所有问题的相似性( 图5，步骤2)。将为消费者检索一个密切相关的相似问题列表。然后用户可以浏览过去发布的类似问题，并阅读相关的Q&As。此步骤使用历史知识提高消费者对运行状况问题的理解。用户还可以直接从存档的Q&As中找到问题的正确答案。在消费者阅读了类似的问答，并确定他们希望继续提交新的问题后，系统将自动推荐一个或多个主题类别，供他们考虑使用过去分配的最常见的主题，应用类似的问题( 图5这个重要的步骤解决了类别选择错误的问题，这个问题在基于web的公共问答服务中非常常见。错误的类别提交可能导致没有答案，甚至需要手动更正。上述应用表明，我们的方法可以集成到现有系统中，以提高问答工作流程的服务质量。

目前，在网上查找健康信息最常见的方式之一是通过搜索引擎。搜索引擎使用基于关键字的信息检索技术[ 25]，返回包含搜索关键字的排名Web页面。虽然返回排名靠前的文档在某些情况下是有用的，但这种类型的搜索通常不能满足用户的信息需求[ 26]，正如国际信息检索联盟TREC所讨论的那样。因此，尽管普遍使用搜索引擎，但基于社区的问答平台正变得越来越受欢迎，因为它们解决了人类(消费者或专家)回答健康问题的基本需求[ 7， 27］．NetWellness是一个非营利性平台，为消费者提供专家回答的建议，以解决他们的健康问题，这为消费者提供了宝贵的资源。

SimQ方法与问答机(QAMs)有关，但本质上不同[ 16， 26］．QAMs旨在利用人工智能技术支持的计算机程序自动回答人类的问题[ 28］．目前存在各种类型的qam。在生物医学信息领域，AskHERMES [ 29是一个自动查找和过滤临床信息的系统，以帮助医生获得相关信息。帕特里克和李[ 30.]开发了一种本体论，对重症监护病房的问题进行分类。MiPACQ [ 31， 32是一个集成不同数据源来回答临床问题的系统。MEDLINE是最大的QAM数据库，包含2000万篇PubMed文章的引用。斯奈德曼等[ 33]评估了三种方法在使用MEDLINE回答临床问题时的表现，发现外部语义知识提高了其中两种方法的表现。机器自动回答问题仍然是一个非常具有挑战性的任务，特别是对于健康信息学应用。大多数机器回答系统只能对问题提供事实性的答案。对于涉及就消费者健康问题提出建议和/或意见的任务，特别是当问题以自由文本格式提出时，这些系统的表现仍不能令人满意[ 34］．例如，要回答“为什么福善美不能与雌激素同时服用?”这个问题，就需要复杂的推理能力和专业的药学知识。SimQ是完全不同的，因为它从存档的知识库中重用类似的问题来满足消费者的信息需求，以补充现有的机器应答系统的研究。因此，我们的研究重点是改进基于社区的问答服务而不是QAMs的信息检索。SimQ方法在存档的问答数据库中分析问题对问题的相似性，并检索相关的问答，以解决消费者的健康问题。据我们所知，这是第一个主要关注分析消费者健康问题相似性的研究。

我们从SimQ检索结果中观察到两种类型的错误:假阳性结果和假阴性结果。假阳性结果(错误地包含问题)通常是由具有微小但重要差异的问题产生的。例如，SimQ检索查询，“我如何在一个月内减肥?”，因为“lose weight”和“gain weight”都有相同的语义类型，即发现。这两个问题包含相同的语义类型，患者群体和时间概念。唯一的主要区别是“减肥(CUI:C0043096)”和“增重(CUI:C0043094)”的概念。对于这种类型的错误，一个潜在的解决方案是将概念重要性排名纳入相似度分析。在生成特征向量时，重要概念具有较高的权重，用于计算相似度得分，从而提高检索结果。假阴性结果(错误排除的问题)通常是由复杂的问题引起的。例如，“我乳房有个肿块，是淋巴结还是肿瘤?”在语义上与“乳房肿胀是乳腺癌的征兆吗?”以人类的标准。 However, the SimQ similarity score is not very high. To address this problem, we need to add concept reasoning ability to the similarity analysis. In this example, the concept “breast lump (CUI:C0424849)” is a descendent of the concept “swelling (CUI:C0038999)”, and “breast cancer (CUI:C0006142)” is a descendent of “tumor (CUI:C0027651)”.

简短含糊的问题也会导致假阴性和假阳性错误。例如，在分析问题“Vitamin B6 deficiency”时，SimQ检索到假阳性结果“Vitamin B12 deficiency?”以及假阴性结果“维生素B6缺乏的症状是什么?”我们认为，解决由简短的模糊问题造成的错误的潜在方法包括根据重要性对问题元素进行加权和/或应用查询扩展技术。例如，扩展网络性问题的一种直观的方法是包括之前相似度分析的答案。然而，答案通常比问题复杂和长得多，因此要获得良好的结果仍然具有挑战性，特别是需要实时检索响应。整合问题和答案以改善检索结果将在我们计划进行的后续研究中进行检查。

SimQ使用UMLS作为标准化的语义知识库。未来，我们计划利用其他医学知识资源进行语义标注，可以提供更细粒度的语义赋值，提高语义分析能力。此外，一些研究者指出，消费者健康词汇(CHV) [ 35]可以促进与消费者相关的自由文本的自然语言处理。由于提交给NetWellness的大多数问题都是关于消费者健康的问题，我们当前方法的自然延伸将是在未来的研究中评估消费者健康词汇的有效性。

对消费者健康问题进行相似性分析，可以显著提高在线社区问答服务的质量和可及性。在本研究中，我们提出了一个新的应用程序SimQ，它结合自然语言处理和语义模式技术，分析消费者健康问题的语义相似性。评估结果表明，我们的方法有效地检索了NetWellness上的类似问题。结果表明，SimQ法的精密度最高，为72.2%，查全率为78.0% F-得分75.0%。我们通过为NetWellness网站设计一个新的问答管道演示了一个用例应用程序，该管道检索与用户的医疗保健类似的以前的问答。我们为NetWellness设计了一个新的问答管道，它可以检索以前类似于用户的医疗保健问题的问答。然后，我们通过一个特定的案例演示了SimQ的附加特性如何应用于健康消费者的查询，并将其集成到现有系统中，以提高问答工作流的服务质量。因此，我们已经证明SimQ不仅通过即时提供密切相关的问题和答案来减少响应延迟，而且还帮助消费者提高对其健康问题的理解。