基于关联分析算法发现《监管活动医学词典》(MedDRA)术语英汉翻译中语义冲突问题的方法

An Approach for Detecting Semantic Conflicts in the English-Chinese Translation of Medical Dictionary for Regulatory Activities(MedDRA)Terms Based on Association Analysis Algorithms

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摘要目的:通过关联分析算法,发现《监管活动医学词典》(MedDRA)术语英汉翻译中同一编码术语中、英文版本之间的语义冲突,修正部分错译问题.方法:以MedDRA 26.1中文版中的低位语(lowest level term,LLT)共78 283条作为研究对象,以 Med-DRA 26.1英文版作为正确对照.研究流程分为4个步骤,包括确定校验中文字词进行术语分类、中英文文本关联分析、定制筛选规则、人工校验结果.疑似错译的标准为相同编码术语的中文译文与英文原文存在语义冲突,或中文译文未体现英文原文的强关联语义.关联强度的计算方法采用药物警戒信号检测中常用的四格表法和信息成分指标.结果:通过关联分析,经规则筛选和人工校验,本研究发现MedDRA 26.1中文版存在语义冲突的错译术语共11个,翻译准确性欠佳的术语共8个;错译及翻译准确性欠佳的术语涉及英文词根"hyper-"与"hypo-"、英文单词"increased"和"decreased".结论:本研究通过关联分析算法,利用相同编码MedDRA术语中文译文和英文原文的语义冲突发现错译问题,方法简单有效,可为MedDRA术语集的维护提供可行的技术支持,提升MedDRA多语言版本之间的语义一致性.