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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)今生命科學(xué)研究的一個(gè)顯著特點(diǎn)是不斷涌現(xiàn)出海量的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),絕大多數(shù)以論文形式發(fā)表在科學(xué)期刊上,以文本形式呈現(xiàn)出來(lái)。對(duì)于生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行加工和集中處理,可以從中提煉出更多的生物信息。在生物醫(yī)學(xué)研究中利用這些信息,有助于了解疾病產(chǎn)生的機(jī)制,促進(jìn)疾病診斷技術(shù)的發(fā)展。以往從科學(xué)文獻(xiàn)中提煉信息的方式是通過(guò)手工分析和注釋,將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中。生物醫(yī)學(xué)研究人員現(xiàn)在面對(duì)的是海量文獻(xiàn),手工的方式顯然已不再適用,必須發(fā)
2、展新的信息處理技術(shù)去自動(dòng)解析科學(xué)文獻(xiàn),快速提煉其中的生物信息,而文本挖掘則是解決問(wèn)題的最好方法。
本文在分析生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)特性的基礎(chǔ)上,發(fā)展了將自然語(yǔ)言處理和本體技術(shù)結(jié)合,面向生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行挖掘的方法。首先,采用網(wǎng)絡(luò)蜘蛛技術(shù)將PubMed文獻(xiàn)從網(wǎng)站中剝離;接著,用最大熵標(biāo)注器對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行詞性標(biāo)注,將語(yǔ)法分析過(guò)程和語(yǔ)義分析過(guò)程分開(kāi),將語(yǔ)法分析的結(jié)果用專業(yè)的生物醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行標(biāo)定,并通過(guò)TF-IDF來(lái)補(bǔ)充預(yù)測(cè)潛在生物學(xué)實(shí)體;最后
3、將語(yǔ)法分析與語(yǔ)義分析的結(jié)果整合起來(lái),進(jìn)行生物學(xué)關(guān)聯(lián)關(guān)系的抽取與分析。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了基因疾病相關(guān)文獻(xiàn)挖掘平臺(tái)。該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)大量文獻(xiàn)的進(jìn)行快速自動(dòng)挖掘,將挖掘結(jié)果以簡(jiǎn)潔的可視化形式呈現(xiàn)給用戶,使用戶能快速獲得文獻(xiàn)中的重要信息。通過(guò)使用存儲(chǔ)過(guò)程及后臺(tái)程序優(yōu)化,使得挖掘平臺(tái)的效率提高了32%;實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,對(duì)于生物學(xué)實(shí)體,平臺(tái)挖掘的綜合測(cè)評(píng)率為81.1%;在實(shí)體關(guān)系識(shí)別方面,綜合測(cè)評(píng)率達(dá)到83.3%。最后,我們利用開(kāi)發(fā)的文獻(xiàn)挖掘平
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