构建基于文献信息网络的知识发现系统应用模型的设想

文献检索能够帮助用户快速地查找与获取目标文献,但非结构化的文献仍然需要人工阅读才能获得有效的知识,严重限制了从大量文献中发现知识的效率。基于文献的知识发现研究是通过文献集中潜在的关联发现来形成科学假设,因此利用文本挖掘技术将非结构化的文献集转化为图结构模型,对进一步知识发现的实施与深入挖掘都具有重要作用。有鉴于此,我们利用复杂网络的方法对文献集进行文本挖掘,探讨了关联知识的图结构组织对文献知识发现的重要作用,揭示了非相关文献中的隐含知识,并构建了文献信息网络的知识发现应用模型。     

生物医学文本知识发现的研究进展

目前,如何解决海量文本信息与知识增长缓慢的矛盾,以可信的方式发现文本中有用的模式是一项严峻的挑战。本文就国际上有关文本挖掘在生物医学领域的应用进行阐述。概念识别和发现关系研究已经取得丰硕成果,而元数据挖掘正处于起步阶段。利用元数据进行生物医学文本挖掘以及建立知识库是现阶段文本知识发现的重要任务。     

有关分子生物学的知识发现研究进展

介绍当前国外有关分子生物学知识发现研究的进展，重点介绍其中运用文本挖掘技术对MEDLINE数据库中的文摘和元数据进行挖掘的最新进展。     

文本挖掘技术在药物研究中的应用

介绍生物医学文献中文本挖掘的过程,重点分析论述文本挖掘在药物研究中的应用,主要包括在药物命名识别、药物靶标发现、药物疗效评价和中医用药规律中的应用,最后指出文本挖掘在生物医学知识发现中需要解决的问题,并展望文本挖掘在药物研究领域的发展前景.     

文本挖掘在中医药文献分析中的应用

文本挖掘能从海量的中医药文献中发现知识以促进中医临床研究和中药研发。本文总结现有研究指出文本分类和信息抽取是中医药文献知识发现的关键技术,指出中医药文本分类、非关联知识发现和中医药文献信息抽取为三个主要研究方向,并论述了三个研究领域中需解决的关键问题和研究方向,最后展望文本挖掘在中医药学科的应用前景,指出非关联文献知识将成为中西医结合研究的热点。     

基于XML的名老中医医案结构化标引系统

名医医案反映了医家的临床思维活动,蕴含着大量的临床知识。但医案多以自由文本书写,难于通过计算机处理发现知识。提出采用XML标引技术将医案结构化,为名医医案的分析处理和知识挖掘发现奠定基础。     

基于文本挖掘的DNA微阵列表达数据方法研究

DNA微阵列技术是近年来发展起来的一种功能基因组学研究技术.利用DNA微阵列技术,可以从基因组水平上鉴定出相关的功能基因及其表达调控网络,有助于阐明这些基因的生物学功能及其机理.结合文本挖掘的相关研究结果.探讨了DNA微阵列技术的原理和特点,数据的分析和解释,基因的聚类方法和基于文献的DNA微阵列分析.通过基于文献的微阵列分析方法,找出隐舍的、具有语义关联的生物概念,并进行推理,发现隐性的新知识.具体阐述了基于统计、基于自然语言处理、基于关联规则挖掘,基于模式识别的4种分析方法.基于文本挖掘的DNA微阵列技术,有利于发现基因或蛋白质之间的相互作用关系,自动识别生物学名词,提高数据分析效率等.     

生物医学实体关系抽取的研究

人类基因组计划使生物医学的研究取得了前所未有的成就,在研究结果中得到了大量的生物医学实体,如基因、蛋白质、器官、疾病和药物等,但这些生物实体之间存在什么样的关系仍不完全清楚.作为生物医学研究成果载体的文献呈指数增长,已成为科研人员获取知识的瓶颈.文本挖掘能够解决信息超载问题,故对生物医学实体关系的挖掘流程和评价指标进行介绍,对生物医学文本挖掘在研究生物实体关系抽取中采用的基于统计的方法、基于自然语言处理的方法和基于模式匹配的方法进行了阐述,对各种方法进行了综合比较,同时介绍了国内外相关研究.     

基于文本挖掘的高通量癌症基因组数据注释

癌症基因组学科学计划的实施,推进了分子层面疾病诊断、疾病预防检测和靶向治疗等临床应用,积累了大规模的癌症基因组学数据,对癌症基因组数据进行有效挖掘和利用,成为该领域的研究重点。在高通量癌症基因组学数据挖掘的基础上,以美国国家癌症研究中心的癌症基因组数据为研究对象,利用文本挖掘技术对特异癌症基因加以注释和可视化展示,即从基因功能描述文本中识别疾病实体和药物实体,从临床应用的角度注释高通量数据挖掘结果,便于研究人员从高通量的数据和科学文献中发现疾病、药物及基因之间的关系。     

基于重现的无词典分词方法在中文生物医学文本挖掘中的应用

在对文本挖掘和中文分词方法进行概述的基础上,结合中文生物医学文本的特点,提出基于重现的无词典分词方法在构建医学文献相关性数据库、发现医学新名词、预测新兴研究趋势和基于文献的知识发现中的应用设想.