【摘要】[目的/意义]针对疾病知识的不同表达方式，提出一种融合疾病多维度的综合语义相似度计算方案。[方法/过程]在整合疾病本体和医学百科各自特征的基础上，设计由基于疾病本体的语义相似度和基于医学百科的疾病语义相似度构成的综合语义相似度模型。其中，运用图论计算基于疾病本体的语义相似度，运用LDA、集合和向量空间模型计算基于医学百科的疾病语义相似度。[结果/结论]将本文的方法同临床医生的人工判别进行比较，结果表明本文的方法能够有效地反映疾病的语义相似度。本文的方法可为疾病相似性进一步研究提供参考。