生物医学文本挖掘目前研究工作综述
文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用
文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用摘要：生物医学文献以非结构化的文本形式存在，文本挖掘能够从海量的生物医学文献中发现有趣的知识和模式，可以提高对生物医学文献的管理和建设效率。
本文针对生物医学领域，阐述了文本挖掘的具体过程，论述了生物医学文本挖掘现有的研究方法，详细讨论了生物医学文献的分类和关系抽取，最后对文本挖掘在生物医学领域的应用前景做了展望。
关键词：文本挖掘生物医学文献文本分类关系抽取一、引言信息爆炸时代，各行业每时每刻都在产生和积累大量的以各种形式保存的信息，这些信息以指数级的速度不断积累和增长，如何快速准确地从这些纷乱的数据中提取出有价值的信息是急待解决的问题。
文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考[1]。
如今文本挖掘已经成为国际上非常活跃的一个研究领域。
随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库。
然而面对如此大规模的、快速增长的科学文献数据，即便是该领域内的专家也无法依赖手工方式从中获取感兴趣的信息。
由于生物医学文献绝大多数都是以非结构化的形式存在于文本文件中，因此采用文本挖掘技术对生物医学文献数据进行管理是非常有必要的。
二、文本挖掘过程文本挖掘通常包括文本数据预处理、特征信息提取和数据挖掘三个步骤。
文本挖掘过程如图1所示：图1 文本挖掘过程文本数据预处理的质量会直接影响到最终的结果，英文文本数据预处理包括无用词过滤和词干化处理。
文本特征信息提取是将非结构化或半结构化的文本数据转化为挖掘工具可以处理的中间形式的过程，特征提取首先要识别文本中包含重要信息的特征项。
本文采用数学模型来表示这些特征项，常用的特征表示模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型，通过特征表示得到的向量维数较高，特征抽取的基本思想是利用映射的方法将高维特征映射到低维空间中，特征抽取一般是构造一个评价函数，然后对每个特征向量进行评估，删除评估分数较低的特征向量。
医疗大数据分析中的文本挖掘技术介绍
医疗大数据分析中的文本挖掘技术介绍在医疗行业中，随着大数据的不断涌现，文本挖掘技术日益受到关注和应用。
文本挖掘是指通过自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术手段，从文本数据中提取有价值的信息和知识的过程。
在医疗大数据分析中，文本挖掘技术可以帮助医疗机构和研究人员进行疾病风险预测、生物医学文献分析、药物副作用监测等任务，为医学研究和临床决策提供支持。
首先，文本挖掘技术在医疗大数据分析中的应用之一是疾病风险预测。
通过分析患者的病历文本、病理报告、实验室检验报告等大量文本数据，文本挖掘技术可以提取出患者的疾病风险因素、病情发展趋势等信息，并进行预测。
例如，在肿瘤研究领域，文本挖掘技术可以帮助研究人员从大量的文献中发现肿瘤的新预防、诊断和治疗方法，为医学研究提供有力的支持。
其次，文本挖掘技术在医疗大数据分析中还可以应用于生物医学文献分析。
大量的医学文献被以文本形式存储，其中包含了丰富的医学知识。
通过文本挖掘技术的应用，可以从海量的文献中抽取出有价值的知识，如疾病的发病机制、药物治疗的新颖机制等。
同时，文本挖掘技术可以辅助医学研究人员进行文献检索，提高搜索效率和准确性。
此外，药物副作用监测也是医疗大数据分析中文本挖掘技术的重要应用领域之一。
药物副作用是指在使用药物过程中引起的不良反应，医疗机构和药企需要对药物副作用进行监测和评估。
文本挖掘技术可以帮助医疗机构从诊疗记录、药物处方记录等文本数据中挖掘出患者的药物副作用信息，以及药物之间的相互作用等关联规律，为药物的研发和监管提供参考。
同时，通过对社交媒体、患者论坛等互联网上的医疗文本进行挖掘，还可以发现一些未知的药物副作用并及时进行预警，降低患者的风险。
在医疗大数据分析中，文本挖掘技术的具体步骤包括数据收集、文本预处理、特征提取、模型构建和评估等。
首先，需要收集大量的医疗文本数据，如病历、医学论文、药物说明书等。
然后，对文本数据进行预处理，包括文本分词、停用词去除、词干化等，以便后续的特征提取和模型构建。
Survey生物医学文本挖掘最新进展
Survey生物医学文本挖掘最新进展今天给大家介绍2020年5月康奈尔大学Fei Wang教授团队发表在Briefings in Bioinformatics的综述“Recent advances in biomedical literature mining”。
该综述总结了生物医学文献挖掘研究中存在的问题、方法和最新进展，并讨论了未来的研究方向。
1研究背景随着生物医学研究迅速发展，产生了大量的生物医学文献。
但研究者很难阅读如此大量的文献，因此，对生物医学文献的自动知识提取和挖掘显得尤为重要。
康奈尔大学综述了生物医学文献挖掘（BLM）的最新进展，重点关注了五个关键任务：生物医学命名实体识别（BioNER）与规范化（NEN）、生物医学文本分类、关系抽取（RE）、路径提取和假设生成。
在这些任务中，生物医学命名实体识别和规范化以及文本分类是其他任务的基础，它们是关系抽取等其他下游任务的必要步骤。
而路径提取和假设生成通常在关系抽取之上进行。
该研究调查的生物医学文献挖掘如图1所示。
图1 BLM的最新进展2生物医学命名实体识别与规范化2.1 任务定义从技术上讲，生物医学命名实体识别（BioNER）的目标是从文本中找到提到生物医学实体的界限。
生物医学实体命名规范化（BioNEN）是将获得的生物医学命名实体映射到受控词汇表中。
2.2 生物医学命名实体识别的方法传统的BioNER方法大致可以分为三类：基于词典的方法、语义方法和统计方法，这三种方法都有一些不可避免的缺点。
而因为深度学习技术可以在没有额外特征工程的情况下以端到端的方式进行训练，所以现在许多学术研究者都致力于将其应用于NER。
2.3 生物医学命名实体规范化的方法目前常见的生物医学命名实体规范化的方法有基于规则的NLP技术来改进生物医学文本中疾病名称的规范化、基于CRF的成对学习排序方法进行疾病名称规范化和利用医学名词的字典查找方法进行疾病名称的规范化。
生物医学文本挖掘研究的体会
今后的方向
应用领域上，向生物信息学靠拢； 实行中，寻求获得经济效益的可能； 学科上，最终目标是知识发现； 方法上，探索本体论在医学领域中的应 用。
二、数据挖掘工具
文本挖掘的主要内容
1. 术语识别 2. 信息抽取 3. 发现关系
Text Mining Tools
Semantic Knowledge Representation/语义知识表征 项目，SKR / 美国国立医学图书馆,1998年启动 文本中所包含知识进行正确表达 利用美国国立医学图书馆现有的资源，尤其 是一体化医学语言系统（UMLS）的知识库和 SPECIALIST系统所提供的自然语言处理工具， 开发出可以表达生物医学文本的实用程序。
基础不等于研究内容 具体方法的使用（具体、数目）
这个库的开放特性使得读者在R统计程序语言 中免费扩展。只用10行代码来分析主题词的相 关性。对于生物信息学家和统计学家来说， MedlineR是建立更加复杂的文献数据挖掘应用 的基础。
MedlineR
为生物医学家和统计学家建立的文献数 据挖掘工具的免费资源库 MedlineR的源代码可以从 /pub/medlineR中获得。
取得的成果
方法是可行的。得到的规则。 开发出相应的数据挖掘平台。
– BICOMS – MeSH_Manager
建立A02 A02 A02 A02 A02 A03 A05 A07 A07 A07 A08 S1 Pathology Physiology Physiopathology Metabolism Metabolism Drug Effects Drug Effects Metabolism Drug Effects Drug Effects Drug Effects M2 G06 G11 G11 G04 D09 G06 A05 D27 G09 A07 G05 S2 null Physiology Physiology Physiology Metabolism Drug Effects Metabolism Pharmacology Drug Effects Physiology Drug Effects M1/S1 的病态结构 的生理功能 的异常功能 的代谢变化 的代谢变化 受药物作用 受药物作用 的代谢变化 受药物作用 受药物作用 受药物作用 SR 作为… 的结果 是...的位置 破坏 是...的位置 是...的位置 发生了 影响 受...影响 发生了 影响 发生了 M2/S2 代谢过程 的生理变化 的生理变化 的生理变化 的分解代谢 受药物作用 的代谢变化 的药理作用 受药物作用 的生理功能 受药物作用
生物医学信息的挖掘与应用
生物医学信息的挖掘与应用生物医学信息是一种基于生物医学领域的数据、文献、图像和其他资料信息，其内容涉及分子医学、疾病诊断、药物设计、生命科学等方面。
随着信息技术的不断发展，生物医学信息挖掘和应用成为了人们关注的热点问题。
一、生物医学信息资源生物医学信息涵盖了很多领域，包括基因、蛋白质、代谢物、药物化合物、生物组学等。
这些信息资源主要来源于公共数据库和私有数据库。
公共数据库如NCBI、KEGG、UniProt等，是由政府组织、学术机构和研究人员共同维护的储存生物医学信息的平台。
私有数据库则是企业或个人建立的数据库，包括在研发中使用的数据集和已发表的数据集等。
二、生物医学信息挖掘生物医学信息挖掘是将生物医学信息自动化地提取、分析和解释的过程。
生物医学信息挖掘涉及一系列技术，如自然语言处理、机器学习、数据可视化等。
生物医学信息挖掘技术的发展，使人们能够更加快速、准确地发现并分析大规模的生物医学信息数据。
1、文本挖掘文献是生物医学信息中最重要的资源之一。
文本挖掘将自然语言处理和机器学习技术应用到文本中，以提取其中的特定信息。
比如在癌症研究中，文本挖掘可以用于从研究论文中自动提取治疗方法、药物靶点等信息，有利于加速癌症研究的进展。
2、数据挖掘生物医学信息中存在着大量的数据，如基因表达、蛋白质相互作用、药物-代谢物关系等。
数据挖掘通过分析这些数据，寻找其中的规律和潜在的关联。
比如通过对疾病患者和非患者基因表达差异的分析，可以挖掘出可能与该疾病相关的基因。
3、图像挖掘图像在生物医学信息中也非常重要，如CT、MRI等医学图像可以提供人体内部结构的信息。
图像挖掘技术通过处理这些医学图像，自动化地提取出其中的特征，以帮助医生更加准确地诊断疾病。
比如使用图像挖掘技术可以实现乳腺癌的自动化诊断。
三、生物医学信息应用生物医学信息是一种重要的资源，可以应用于药物设计、疾病诊断和医疗管理等方面。
1、药物设计生物医学信息可以用于药物靶点的预测、化合物的设计等方面。
【生物医学论文】生物医学文本挖掘研究热点
生物医学文本挖掘研究热点［摘要］为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向，以美国国立图书馆PubMed中收录的2000年1月－2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源，提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词，形成高频主题词－论文矩阵，根据高频主题词在同一篇论文中的共现情况对其进行聚类分析，根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献，分析当前生物医学文本挖掘研究的热点。
结果显示，当前文本挖掘在生物医学领域应用的主要研究热点为文本挖掘的基本技术研究、文本挖掘在生物信息学领域里的应用、文本挖掘在药物相关事实抽取中的应用3个方面。
［关键词］文本挖掘;生物医学研究;研究热点随着生物医学科学的飞速发展，生物医学领域的实验数据和文献数量急剧增加。
常用的检索方式通常会消耗大量时间，并且需要对检索词进行仔细筛选及恰当组合。
文本挖掘是通过计算机发现以前未知的新信息，即在现有文献资源中自动提取相关信息，并揭示另外隐含的意义［1］。
利用文本挖掘能够有效地从生物医学数据库中提取相关知识进行研究进而提出新的实验假设，得到新的科学结论，因此文本挖掘在生物科学领域具有很大的应用价值。
以检索词“textmining”在PubMed检索(2015年6月9日)相关文献，结果显示文献累积数量随着年代的分布呈现典型的指数分布，说明文本挖掘在生物医学领域中正处在飞速发展中，是当前的研究热点。
基于以上原因，我们运用共词分析的方法，对2000年1月至2015年3月MEDLINE数据库收录的有关文本挖掘在生物医学领域应用的论文中的高频主题词进行了共现聚类分析，总结出当前国际上文本挖掘在生物医学领域应用的研究热点，并对其进行分析。
1资料与方法数据样本为MEDLINE数据库收录的生物医学领域文本挖掘研究文献。
MEDLINE是国际上生物医学领域的权威数据库，迄今收录文献达2400万篇，通过该数据库可以检测到含有确切关键词的文献［2］。
生物医学文本挖掘技术的研究与进展
第22卷 第3期2008年5月中文信息学报J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN GVol.22,No.3May ,2008文章编号:100320077(2008)0320089210生物医学文本挖掘技术的研究与进展王浩畅,赵铁军(哈尔滨工业大学教育部—微软语言语音重点实验室,黑龙江哈尔滨,150001)摘 要:生物医学研究是二十一世纪最受关注的研究领域之一,该领域发表了巨量的研究论文,已经达到年平均60万篇以上。
如何在规模巨大的研究文献中有效地获取相关知识,是该领域研究者所面临的挑战。
作为生物信息学分支之一的生物医学文本挖掘技术就是一项高效自动地获取相关知识的新探索,近年来取得了较大进展。
这篇综述介绍了生物医学文本挖掘的主要研究方法和成果,即基于机器学习方法的生物医学命名实体识别、缩写词和同义词的识别、命名实体关系抽取,以及相关资源建设、相关评测会议和学术会议等。
此外还简要介绍了国内研究现状,最后对该领域近期发展作了展望。
关键词:计算机应用;中文信息处理;生物信息学;文本挖掘;信息抽取;机器学习中图分类号:TP391 文献标识码:AR esearch and Development of Biomedical T ext MiningWAN G Hao 2chang ,ZHAO Tie 2jun(MO E 2MS Key Laboratory of Natural Language Processing and Speech ,Harbin Institute ofTechnology ,Harbin ,Heilongjiang 150001,China )Abstract :21st century is the era of biology and there are more than 6hundred thousand academic papers published annually in this field.The challenge to researchers is how to automatically and effectively acquire relevant knowledge from huge size of biomedical literature.To address this issue ,the biomedical text mining has become a new branch of bioinformatics and made great progress..This survey introduces main approaches and relevant achievements in this research ,including machine learning methods to named entity recognition ,abbreviation and synonym recogni 2tion ,relation extraction ,as well as relevant resource constructions ,international evaluations and academic gather 2ings..Some domestic researches are briefly described and ,finally ,prospective developments in the near future are anticipated.K eyw ord :computer application ;Chinese information processing ;bioinformatics ;text mining ;information extrac 2tion ;machine learning收稿日期:2007205228 定稿日期:2007212203基金项目:国家863计划项目(2006AA010108,2006AA01Z150)作者简介:王浩畅(1974—),女,博士生,研究方向为生物信息智能计算,自然语言处理,信息抽取;赵铁军(1962—),男,教授、博导,主要研究领域为自然语言处理和人工智能。
文本挖掘技术综述
文本挖掘技术综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，大量的文本数据在各个领域产生并积累，如何从海量的文本数据中提取出有用的信息成为了亟待解决的问题。
文本挖掘技术应运而生，它通过对文本数据进行处理、分析和挖掘，以揭示隐藏在其中的知识和模式。
本文旨在对文本挖掘技术进行全面的综述，从基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨，以期对文本挖掘技术的研究与应用提供有益的参考和启示。
本文将对文本挖掘技术的定义、特点、发展历程等基本概念进行阐述，帮助读者对文本挖掘技术有一个整体的认识。
接着，将重点介绍文本挖掘的主要方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析、实体识别等，并对各种方法的原理、优缺点进行详细的分析和比较。
本文还将探讨文本挖掘技术在不同领域的应用，如新闻推荐、舆情监控、电子商务、生物医学等，通过具体案例展示文本挖掘技术的实际应用效果。
同时，也将分析文本挖掘技术所面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义鸿沟、计算效率等，并探讨相应的解决方案和发展方向。
本文将对文本挖掘技术的未来发展趋势进行展望，随着、自然语言处理、深度学习等技术的不断发展，文本挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为实现智能化、个性化的信息服务提供有力支持。
本文将对文本挖掘技术进行全面而深入的综述，旨在为读者提供一个清晰、系统的文本挖掘技术知识框架，推动文本挖掘技术的进一步研究和应用。
二、文本挖掘的基本流程文本挖掘，作为数据挖掘的一个分支，专注于从非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。
其基本流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集：需要收集并整理相关的文本数据。
这些数据可能来源于网络、数据库、文档、社交媒体等，涵盖了各种语言、格式和领域。
数据预处理：在得到原始文本数据后，需要进行一系列预处理操作，包括去除无关字符、标点符号，进行分词、词干提取、词性标注等。
这些操作的目的是将文本数据转化为适合后续处理的结构化形式。
生物医学数据挖掘技术研究
生物医学数据挖掘技术研究生物医学领域的数据量越来越大，数据类型也越来越复杂，对于人类的健康问题进行研究时，传统的数据处理方法可能已经无法满足现代医学的需求。
因此，生物医学数据挖掘技术的发展和应用显得至关重要。
生物医学数据挖掘技术是一种利用人工智能算法和数学模型对生物医学数据进行分析的技术，它能够从海量的数据中提取出有用的信息，并帮助科学家们对生物医学问题进行深入的研究。
生物医学数据挖掘的应用范围十分广泛，包括医院、药厂、大学和研究机构等，这些领域的专家和研究人员都对数据挖掘技术抱有很高的期望。
生物医学数据挖掘技术的应用前景生物医学数据挖掘技术的应用前景十分广阔。
首先，它可以用于药物研发方面。
通过对大量药品的数据进行分析，可以找到更加有效的药品成分或药方，从而为我们的健康提供更好的保障。
其次，数据挖掘技术能够帮助医院优化患者的治疗方案，确保医生给出的处方和治疗手段更加科学、有效。
这不仅能够提高医疗水平，还能够使医疗成本得到有效的控制。
再者，数据挖掘技术还能够用于疾病预测和诊断。
通过分析患者的病例、家族病史等信息，可以更加准确地判断患者的疾病类型，并针对性地制定治疗方案，从而提高治疗的效果。
生物医学数据挖掘技术的关键技术生物医学数据挖掘技术的核心技术包括数据预处理、数据挖掘模型、数据挖掘算法以及结果解释和应用等方面。
其中，数据预处理是数据挖掘的前置工作，它是指对数据进行清洗、转换、规范化、缺失值填充等操作，旨在提高数据的可信度、准确度和适应性。
数据挖掘模型是数据挖掘的理论基础，它可以帮助人们更好地理解复杂的数据关系，并发现数据中隐藏的模式和规律。
常用的数据挖掘模型包括聚类、分类、关联规则等。
数据挖掘算法是数据挖掘的核心技术，它包括许多常用的算法，如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
针对不同的问题和数据类型，不同的算法具有不同的优缺点和适用范围。
结果解释和应用是数据挖掘的最终目的，它是指将挖掘到的知识与实际生产和应用相结合，以实现知识转移和应用的最大化。
生物医学文本挖掘目前研究工作综述
命名实体识别(NER) 命名实体识别(NER)
目的是在文本集合中识别出特定类型事 物的所有名称，例如在期刊论文集中识 别出所有药物的名称，在medline摘要 中识别出所有基因名称及符号
命名实体识别具有挑战性
不存在一个完整的包含各种类型的生物医学命 名实体的字典 相同的词或短语由于上下文不同表达的是不同 的事物 许多生物学实体有多个名称 PTEN和MMAC1 需要解决候选名称重复的问题 可能是由多个词构成的词组 例如：颈动脉 carotid artery 因此需要判断实体名称的边界
系统评价指标
准确率（预测正确的命名实体数除以预 测命名实体总数） 召回率（预测正确的命名实体数除以文 本中的命名实体总数） 召回率和准确率的调和均值 F-measure=2PR/[P+R] 召回率和准确率的平衡点
NER系统 NER系统
Tanabe和Wilbur开发的AbGene系统是比较成功 的基于规则 曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关 系抽取研究当中。 AbGene系统把Brill的词性标注扩展到包括基因 和蛋白质名称作为标记类型 使用生物医学文本的7000个手工标注的句子作 为训练语料 之后AbGene使用手工生成的基于语言统计特 性的后处理规则进一步识别基因名称的上下文 以及消除假阳性假阴性 系统达到了85.7%的准确率和66.7%的召回率。
同义词、 同义词、缩写词提取
生物医学文献增长的同时生物医学术语 也在增长。生物医学实体有多个名称和缩 写，如果有一种自动的搜集同义词和缩写 词的方法来帮助研究者进行文献研究将是 非常有益的。此外，如果实体的所有的同 义词和缩写词都映射到表示概念的一个术 语上，其他的文本挖掘任务也能更加有效 地完成。 同义词、缩写词提取的大多数研究都是集 中在揭示基因名称的同义词和生物医学术 语的缩写词。
生物医学文本挖掘技术的研究与进展
６ ｏ万 篇 以上 。如 何 在 规 模 巨大 的 研 究 文献 中有 效 地 获 取 相 关 知 识 ， 该 领 域 研 究 者 所 面 临 的挑 战 。作 为 生物 信 息 是
学 分 支 之 一 的 生 物 医 学 文 本挖 掘技 术 就 是 一 项 高 效 自动 地 获 取 相 关知 识 的 新探 索 ， 年 来 取 得 了较 大进 展 。 这篇 近 综 述 介 绍 了 生物 医 学 文本 挖 掘 的 主 要 研 究方 法和 成 果 ， 基 于 机 器 学 习 方 法 的 生 物 医 学 命 名 实体 识 别 、 写 词 和 即 缩
维普资讯
第 ２ ２卷 第 ３期 ２０ ０ ８年 ５月
中文信 息学 报
Ｊ Ｏｕ ＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ Ｉ ＯＲＭ Ａ ＴＩ Ｅ ＮＦ ＯＮ ＰＲＯＣＥＳ Ｉ Ｓ ＮＧ
Ｖｏ ． ２ １ ２，ＮＯ ．３
Ｍａ ｙ．２ ８ ００
同 义 词 的 识 别 、 名 实 体 关 系抽 取 ， 及 相 关 资 源 建 设 、 关评 测 会 议 和 学 术 会 议 等 。 此 外 还 简 要 介 绍 了 国 内研 究 命 以 相
现状 ， 最后 对该 领 域 近 期 发 展 作 了展 望 。
关 键 词 ：计 算机 应 用 ； 文信 息 处 理 ； 中 生物 信 息 学 ； 本挖 掘 ； 息抽 取 ； 器 学 习 文 信 机 中图分类号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献标识码 ： Ａ
Ｔｅｈ ｏｏ ｙ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｈ ａｂｎ，Ｈｅｌｎ ｊａ ｇ １ ０ ０ ， ｉａ ｒｉ ｉ ｇｉｎ ５ ０ １ Ｃｈｎ ） ｏ
Ａｂｓｒ ｃ ： ２１ ｃ ｎ ｕ ｙ ｉ ｈ ｒ ｆ ｂｏｌ ｎｄ ｔ ｒ ｅ ｔａ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｔ ｅ ｅ ａ ｏ ｉ ｏｇｙ ａ ｈｅ ｅ ａｒ ｍｏｒ ｈａ ｈｕ ｒ ｄ ｔ ｏｕｓ ｎ ｃ ｄｅ ｉ ｐｅ ｓ ｐｕ ｉｈｅ ｅｔ ｎ６ ｎｄ ｅ ｈ ａ ｄ ａ ａ ｍ ｃ ｐａ ｒ ｂｌｓ ｄ ａ ｎｎｕ ｌ ｎ ｔ ｓ ｆｅｄ． Ｔｈｅｃ ｌｅ ｇｅ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｓ ｉ ｏｗ Ｏ ａ ｏ ａ ｉａｌ ｎｄ ｅ ｆｃ ｉ ｅ ｙ ａ ｑｕ ｒ ｅ ｅ ｎｔｋｎｏ ｌｄ ａｌｙ ｉ ｈｉ ｉ ｌ ｈａ ｌｎ Ｏ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｓ ｈ ｔ ｕｔ ｍ ｔｃ ｌｙ ａ ｆｅ ｔｖ ｌ ｃ ｉｅ ｒ ｌｖａ ｗ ｅ ｇｅ ｆ ｏ ｇｅ ｓｚ ｆｂｉ ｅ ｉａｌｌｔ ｒ ｕ ｅ Ｔｏ ａ ｒ ｓ ｈ ｓｉ ｓ ｅ， ｔ ｉ ｅ ｉａ ｅ ｉ ｎｇ ｈ ｓ ｂｅ ｏｍ ｅ ａ ｎ ｗ ｒ ｎ ｈ ｒ ｍ ｈｕ ｉｅ ｏ ｏｍ ｄｃ ｉｅ ａｔ ｒ ． ｄｄ ｅ ｓ ｔ ｉ ｓ ｕ ｈｅ ｂｏｍ ｄ ｃ ｌｔ ｘｔｍ ｎｉ ａ ｃ ｅ ｂ ａ ｃ ｏｆｂ ｏｎｆ ｒ ａ ｉｓ ａ ｉ ｉ ｏ ｍ ｔｃ ｎｄ ｍａｄ ｇ ｅ ｏｇ ｅ ｓ ． Ｔｈｉ ｕ ｖ ｙ ｉ ｔ ｏ ｅ ｒ ａｔｐｒ ｒ ｓ ． ｓ ｓ ｒ ｅ ｎ ｒ ｄｕｃ ｓ ａｎ ａ ｒ ａ ｈｅ ｎｄ ｒ ｌｖ ｎｔ ｃ ｅ ｅ ｅ ｓ ｉ ｅ ｍ ｉ ｐｐ ｏ ｃ ｓ ａ ｅｅ ａ ａ ｈｉｖ ｍ ｎｔ ｎ ｔ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈ，ｉ ｃ ｕ ｎｇ ｍ ａ ｈｉ ｅ ｎｉ ｅ ｈｏ Ｏ ｎ ｈｓｒｓａ ｃ ｎ ｌ ｄｉ ｃ ｎｅ ｌａｒ ｎｇ ｍ ｔ ｄｓ ｔ ａｍ ｅ ｔｔ ｅ ｏ ｄ ｅｎ ｉｙ ｒ ｃ ｇｎｉｉ ｔｏｎ，ａ ｂｂｒ ｖｉｔｏｎ ａ ｙｎ ｅ ａ ｉ ｎｄ ｓ ｏｎｙ ｒ ｅ ｎｉ ｍ ｅ ｏｇ — ｔｏｎ，ｒ ｌｔｏｎ ｅ ｔ ａ ｔｏ ｉ ｅａ ｉ ｘ ｒ ｃ ｉｎ， ａ ｌ ａ ｅ ｅ ｎｔｒ ｓ ｒ ｅ ｃ ｎｓ ｒ ｃ ｉ ｓ， ｉ ｔ ｒ ａｔｏ ｌｅ ａ ｕ ｉ ｎｓ ａ ｃ ｄ ｍ ｉ ｔ ｒ ｓ ｗｅ ｌ ｓ ｒ ｌｖａ ｅ ｏｕ ｃ ｏ ｔ ｕ ｔｏｎ ｎ ｅ ｎ ｉ ｎａ ｖ ｌ ａｔｏ ｎｄ ａ ａ ｅ ｃ ｇａ ｈｅ ～ ｉ 、、 ｎｇｓ Ｓｏｍ ｅ ｄｏ ｅ ｔｃ ｒ ｓ ａ ｃ ｓ ａ ｅ ｂｒｅ ｌ ｓ ｉ ｄ ａ ｍ ｓ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｒ ｉｆｙ ｄｅ ｃｒｂｅ ｎｄ， ｆｎａ ｌ ｐ ｏ ｐｅ ｔｖ ｖ ｌ ｐｍ ｅ ｓｉ ｈｅ ｎｅ ｒ ｆ ｔ ｅ ａ ｅ ｉ ｌｙ， ｒ ｓ ｃ ｉｅ ｄｅ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｔ ａ ｕ ｕｒ ｒ ａ ｉｉ ａｔｄ． ｎｔｃ ｐ ｅ Ｋ ｅ ｗｏ ｄ：ｃ ｍ ｐｕｔ ｒａｐ ｉ ａ ｉｎ； Ｃｈｉ ｓ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｙ ｒ ｏ ｅ ｐｌｃ ｔｏ ｎｅ ｅ ｉ ｏ ｍ ｔｏｎ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； ｂｉ ｎｆ ｒ ａ ｉｓ； ｔ ｘｔ ｉ ｎ ｏｉ ｏ ｍ ｔｃ ｅ ｍ ｎｉｇ； ｉ ｏｒ ａ ｉｎ ｅ ｒ ｃ ｎｆ ｍ ｔｏ ｘｔ ａ ～
生物医学数据挖掘技术的研究
生物医学数据挖掘技术的研究在当今数字化时代，生物医学领域产生了海量的数据，这些数据包含了从基因序列到临床病历、从医学影像到药物研发等各个方面的信息。
如何从这些繁杂的数据中提取有价值的知识和信息，成为了生物医学领域面临的重要挑战。
生物医学数据挖掘技术应运而生，它为解决这一难题提供了有力的手段。
生物医学数据挖掘技术是一门融合了计算机科学、统计学、数学和生物学等多学科知识的交叉领域。
其主要目的是通过对生物医学数据的分析和处理，发现隐藏在数据中的模式、关系和趋势，从而为疾病的诊断、治疗、预防以及药物研发等提供决策支持。
生物医学数据具有其独特的特点，这也使得数据挖掘在这个领域面临着诸多挑战。
首先，生物医学数据的类型多样，包括数值型数据（如基因表达水平）、文本型数据（如病历记录）、图像数据（如医学影像）等。
不同类型的数据需要采用不同的处理方法和挖掘技术。
其次，数据的质量和可靠性参差不齐。
例如，临床数据可能存在缺失值、错误记录和不一致性等问题，这就需要在数据挖掘之前进行数据清洗和预处理。
此外，生物医学数据往往具有高维度和复杂性，这使得数据分析和挖掘的计算成本较高，同时也增加了模式发现的难度。
为了应对这些挑战，研究人员开发了多种生物医学数据挖掘技术。
分类和预测技术是其中常见的一类。
例如，决策树、支持向量机、神经网络等算法可以用于疾病的诊断和预后预测。
通过对患者的临床特征、实验室检查结果等数据进行学习和建模，这些算法能够预测患者的疾病类型、病情发展趋势以及治疗效果。
聚类分析技术则可以用于发现数据中的相似模式和群体。
例如，通过对基因表达数据进行聚类，可以发现具有相似表达模式的基因簇，从而揭示基因之间的功能关系和潜在的疾病机制。
关联规则挖掘技术可以用于发现数据中不同变量之间的关联关系。
在药物研发中，通过挖掘药物与疾病症状之间的关联规则，可以为新药的研发提供线索。
在生物医学数据挖掘的实际应用中，已经取得了许多令人瞩目的成果。
医疗数据分析中的文本挖掘技术研究
医疗数据分析中的文本挖掘技术研究作为人类智慧研究的重要领域之一，医学领域的发展也遇到了不少问题。
数据的积累使得医生们可以更好地为患者提供医疗服务，但是也带来了新的挑战。
医疗数据量巨大，医疗记录中充满了专业的术语和描述，要从中快速地找到有效的信息变得越来越困难。
此时，文本挖掘技术便可以为医疗数据分析提供有效的解决方案。
文本挖掘技术是针对非结构化的文本信息进行自动化处理的技术，通过建立语言模型，实现对文本的分类、分析、挖掘、推理等功能，让医生从海量的医学文献中获取有用的信息，提高医疗效率和精准度。
在医疗领域，文本挖掘技术可以应用于数据清洗、疾病诊断、药物治疗、大数据分析等方面，具有广泛的应用前景。
数据清洗是数据处理的第一步，它可以帮助医生找出并清除出现在数据中的错误和噪声。
在医疗领域中，文本挖掘技术可以帮助医生自动化地检测和删除一些无用的文本信息，以提高数据的准确性。
此外，在数据清洗的过程中，文本挖掘技术还可以帮助识别文本中的关键字和实体，从而为后续的疾病诊断和药物治疗提供基础。
疾病诊断是医学领域中最核心的任务之一。
它需要医生准确地分析患者体征和在医疗记录中找到相关的表述。
文本挖掘技术可以帮助医生快速地找到疾病的关键因素和症状，提高诊断的准确性。
同时，文本挖掘技术还可以通过构建术语词典和语义分析模型，自动分析医疗记录中的描述，从而快速地判断出疾病类型和症状程度。
药物治疗也是医学领域中不可少的任务之一。
在医疗记录中，药物的描述常常表述不规范，需要专业的医生将其进行整理和分类。
文本挖掘技术可以帮助医生自动性地分析医疗记录中的药物信息，并将其整理成规范的格式，从而让药物的应用更加准确和高效。
大数据分析是医学领域中的另一重要任务。
医学领域的数据类型多样，包括病历、影像、生化数据、基因序列等，需要将这些数据进行整合和统计分析，以获取更多的有用信息。
文本挖掘技术可以帮助医生快速地对大量的医疗文献进行分析和挖掘，提取出大量的信息，形成丰富的数据资源。
数据挖掘技术在生物医学中的应用研究
数据挖掘技术在生物医学中的应用研究随着自然科学与技术的不断发展，人类对于自身健康的关注日益增加。
生物医学作为一门综合学科，涵盖了生物学、医学和工程学等多个领域，其研究对象是人类疾病及其治疗方案的发展。
而数据挖掘技术，以其强大的数据处理和分析能力，为生物医学领域的研究者提供了有力的工具和方法。
本文将探讨数据挖掘技术在生物医学中的应用研究。
一、生物医学中的数据挖掘技术生物医学领域获取到的数据量极大，其中包括基因表达数据、蛋白质结构数据、影像数据等多种形式的数据。
而数据挖掘技术是一种根据大量数据进行模式分析、分类、预测和优化决策的方法，因此在生物医学领域的应用极其广泛。
数据挖掘技术主要从两个方面应用于生物医学领域：基于数据的生物信息学分析和临床医学决策支持。
（一）基于数据的生物信息学分析基于数据的生物信息学分析是将大量DNA测序、蛋白质组学、代谢组学等数据通过数据挖掘技术，进行模式分析和建模，从而挖掘出其中的规律和信息，并作出相应的生物学实验验证。
这种方法广泛应用于生物医学领域的基础研究和新药研发等领域。
例如，在基因表达水平上，数据挖掘技术可以实现基因的差异表达分析、基因调控网络分析、信号通路分析等，从而挖掘出潜在的靶点和机制，作为治疗疾病的新策略或作为显前制剂对抗疾病。
此外，数据挖掘技术还可以用于寻找特定疾病的生物标记物，从而提高疾病的诊断和预后预测的准确性。
（二）临床医学决策支持临床医学决策支持旨在为医生提供更好的诊断和治疗方案，在方便医生进行诊断的同时，也能够减少误诊以及误治。
例如，在医生处理病历、影像数据时，数据挖掘技术可用于建立模型，辅助医生进行更准确的诊断和治疗决策。
此外，数据挖掘技术可进一步分析与预测有判定意义的各种疾病患者可能的疾病状况进展，从而预测患者的疾病风险，辅助医生进行定期随访和预测治疗效果的评估。
二、案例研究：基于数据挖掘技术的肝癌检测肝癌是一种常见的人类癌症，其高发的主要因素是因慢性病毒性肝炎和肝硬化。
文本挖掘在医疗健康领域的应用研究
文本挖掘在医疗健康领域的应用研究引言随着信息技术的飞速发展，文本挖掘作为一种应用于信息处理和分析的技术方法，被广泛应用于各个领域。
医疗健康领域作为文本挖掘的一个重要应用领域，也取得了一系列令人振奋的研究成果。
本文将探讨文本挖掘在医疗健康领域的应用研究，并阐述其在疾病预测、药物研发、医疗资源优化等方面的应用成果。
1. 文本挖掘概述1.1 文本挖掘的定义和应用领域文本挖掘是指利用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等方法，从大规模的文本数据中自动发现有用的信息和知识的过程。
它可以识别、提取和分析文本中的关键信息，以帮助人们更好地理解和利用文本数据。
文本挖掘的应用领域包括情感分析、信息检索、文本分类、命名实体识别等。
1.2 文本挖掘在医疗健康领域的应用意义文本挖掘在医疗健康领域的应用具有很高的实用价值。
首先，医疗健康领域涉及大量的文本数据，如医学文献、病历记录、药物说明书等，其中蕴含了丰富的医疗知识。
利用文本挖掘技术，可以高效地从这些文本数据中挖掘出潜在的有用信息和知识。
其次，文本挖掘能够自动化地处理大规模的文本数据，提高工作效率和准确度。
最后，文本挖掘能够发现一些隐含的规律和关联，帮助医疗研究人员更好地理解和预测疾病发展的趋势，从而有针对性地制定预防和治疗策略。
2. 文本挖掘在疾病预测中的应用研究2.1 疾病预测的意义和挑战疾病预测一直是医疗健康领域的重要研究方向之一。
通过分析疾病相关的文本数据，如病历记录、医学文献等，可以发现潜在的疾病预测指标和模式。
但由于文本数据的复杂性和不确定性，疾病预测任务面临着挑战。
2.2 基于文本挖掘的疾病预测方法基于文本挖掘的疾病预测方法可以分为两大类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法利用专家知识和域知识，通过构建一系列规则来进行疾病预测。
基于机器学习的方法则通过训练算法自动地学习出预测模型，从而进行疾病预测。
2.3 疾病预测的应用案例以糖尿病为例，研究人员使用文本挖掘技术从大量的病历记录和医学文献中提取出与糖尿病相关的特征和模式。
生物医学数据挖掘技术的研究
生物医学数据挖掘技术的研究第一章：引言生物医学研究是一个非常复杂的领域，需要大量的数据来支持各种假说和实验。
近年来，随着生物医学领域内大量的数据被收集，数据挖掘技术在生物医学研究中的应用越来越广泛。
生物医学数据挖掘技术为医学研究提供了新的方法和工具，使得更多的问题能够被解决。
本文将介绍生物医学数据挖掘技术的研究，包括其定义、分类、应用以及将来的发展方向。
第二章：生物医学数据挖掘技术的定义生物医学数据挖掘技术是指将生物医学数据中的未知模式、隐藏关系和趋势发掘出来的技术。
通过数据挖掘，我们可以从大量的数据中提取出有用的信息，找到数据之间的关联，并发现新的知识。
生物医学数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联分析、挖掘生物标记等方面。
这些技术需要利用计算机技术处理海量数据，提供有用的信息支持。
第三章：生物医学数据挖掘技术的分类生物医学数据挖掘技术可以根据其目标和方法进行分类。
按照目标可以将生物医学数据挖掘技术分为以下几类：1. 描述性数据挖掘：主要用于探索性分析，找出潜在的模式和规律。
2. 预测性数据挖掘：主要用于建立数据模型，预测未来的结果。
3. 诊断性数据挖掘：主要用于发现和诊断潜在的疾病或疾病风险。
4. 个性化数据挖掘：根据个体数据建立个性化模型，为每个患者提供个性化治疗方案。
按照方法可以将生物医学数据挖掘技术分为以下几类：1. 监督学习：利用标记样本训练模型，用于分类或回归问题。
2. 无监督学习：不需要标记样本，通过聚类或降维等技术来发现数据中的模式和关系。
3. 半监督学习：利用少量标记样本和大量未标记样本训练模型。
4. 强化学习：通过试错机制来优化模型。
第四章：生物医学数据挖掘技术的应用生物医学数据挖掘技术在生物医学领域内有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 基因表达分析：通过基因芯片等技术进行基因表达谱分析，找出不同细胞或组织之间的差异和共同点，以及预测基因功能和相互作用。
生物医学实验大数据的挖掘
生物医学实验大数据的挖掘近年来，随着生物医学实验技术的不断发展与进步，生物医学实验的数据量也不断增加。
这些巨大的、复杂的数据集所提供的信息是宝贵的，但是如何从这些数据中提取知识和信息，成为了当前的研究热点。
因此，生物医学实验大数据的挖掘也成为了生物医学界一个极具挑战性的任务。
生物医学实验大数据的挖掘主要是通过基于统计学、机器学习和数据挖掘等技术，将大量的已知信息和未知信息结合起来，从而探究隐藏在这些数据背后的规律以及疾病的产生机制。
生物医学实验大数据包含了多个方面的数据，比如基因表达数据、蛋白质组学数据、代谢组数据以及影像学数据等。
这些数据的特点是维度高、样本量大、噪声多、维度问题非常突出。
因此，对于生物医学实验大数据的挖掘具有挑战性和复杂性。
首先，对于生物医学实验大数据的挖掘，需要进行合理的数据预处理。
基于数据预处理的目的是对数据进行清洗、特征选择、降维和标准化等操作，以便在挖掘和建模过程中更加准确和高效地获取信息。
生物医学领域的数据预处理过程需要依据不同的数据类型和数据特性进行选择，并根据实际情况进行自由组合。
比如，在基因表达数据的预处理中，需要考虑基因之间的相互作用关系，确定评估表达值的输入变量，选取合适的标准化方式对数据进行标准化。
在蛋白质组学数据的预处理中，需要对质谱数据进行质量控制、去噪、拟合以及蛋白质鉴定等步骤。
由于生物医学实验大数据的复杂性和高维度性，数据预处理的过程也变得更加复杂。
其次，基于生物医学实验大数据的挖掘，需要考虑到数据的复杂性和挖掘方法的适用性。
对于不同类型和不同维度的数据，可能适用的挖掘算法也不同。
比如，在基因表达数据的挖掘中，一些经典的机器学习算法如支持向量机、随机森林和神经网络等都可以用来进行基因表达数据的分类或回归预测。
但是，不同的挖掘算法有着不同的优缺点，需要在具体的数据模型中进行选择。
在蛋白质组学数据的挖掘中，需要根据质谱技术的特性进行选择。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法也越来越多地被应用在生物医学实验大数据的挖掘中。
面向生物医学文献的文本挖掘技术研究的开题报告
面向生物医学文献的文本挖掘技术研究的开题报告一、选题背景随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献的数量日益增多，对于研究人员来说，如何从这些文献中获取有价值的信息，对于他们的研究具有至关重要的意义。
传统的生物医学文献阅读方式主要依赖人工阅读，效率低下、耗费大量的时间和精力。
因此，研究生物医学文献的文本挖掘技术，以提高对文献的自动化分析和处理，已成为当前研究热点。
二、研究目的本研究旨在探究面向生物医学文献的文本挖掘技术，以实现对生物医学文献的自动化分析和处理，为生物医学领域的研究提供可靠的信息资源。
三、研究内容1.生物医学文本数据的预处理：对于生物医学文本数据的预处理是文本挖掘的第一步，主要包括数据清洗、分词、去停用词、词干化等。
本研究将探讨如何针对生物医学文本数据进行有效的预处理。
2.生物医学文本数据的特征选择和分类模型的构建：对于生物医学文本数据的特征选择和分类模型的构建是文本挖掘的核心步骤。
本研究将探究如何根据生物医学文本数据的特点选择有效的特征，并结合机器学习算法构建分类模型。
3.生物医学文本数据的实体识别和关系抽取：实体识别和关系抽取是生物医学文本挖掘的重要领域，可以帮助研究人员快速找到感兴趣的信息，并对相关研究进行深入分析。
本研究将探讨如何对生物医学文本数据进行实体识别和关系抽取。
四、研究方法本研究将采用文本挖掘和机器学习技术对生物医学文本数据进行分析和处理。
在数据集的选择上，将选取大规模、具有代表性的生物医学领域的文献数据作为样本。
五、研究意义本研究将有助于推动生物医学文本挖掘技术的发展，提供一种高效、自动化的生物医学文献分析和处理方法，为生物医学领域的研究提供更可靠的信息支持。
同时，本研究结果还将有助于推进医学数据科学的发展，对于科研人员和医学工作者都具有积极的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
A survey of current work in biomedical text mining
Aaron M. Cohen, MD is a postdoctoral fellow in the medical informatics programme at OHSU. Dr Cohen works in the area of text mining, focusing on issues and applications important to biomedical researchers. He was chairman of the W3Cworking group that produced version 2 of the Synchronized Multimedia Integration Language (SMIL 2.0). William Hersh, MD is Professor and Chair of the Department of Medical Informatics & Clinical Epidemiology in the School of Medicine at Oregon Health &Science University (OHSU) in Portland, Oregon. Dr Hersh’s research focuses on the development and evaluation of information retrieval systems for biomedical practitioners and researchers.
文本分类
文本分类试图自动测定文档或文档的某 部分是否含有感兴趣的特征，通常是根 据文档是否讨论某一特定的主题或者是 含有特定类型的信息。 感兴趣的信息并不是被用户明确指定的， 而是提供阳性训练集（已经发现含有感 兴趣特征的文档集)和阴性训练集 文本分类系统应该能够自动提取可以区 分阳性和阴性的特征并把这些特征应用 到候选文档进行决策
文本分类
另一个有效的方法是根据文中有没有基 因产物对生物医学论文进行分类，进行 特征提取后利用朴素贝叶斯分类器分类 有两个性能不错的系统，利用规则的表 达式（interact+gene name+bind）去寻 找词的模式，然后利用支持n等人使用支持向量机作为分类 器，对文献摘要进行分类，提取出与蛋白 质相互作用相关的文献摘要，同时还用来 判断句子是否涉及具体的蛋白 对100个摘要进行评价得到的准确率为 96%，召回率为84%。他们估计这个分类 系统能减少约三分之二管理者需要阅读的 摘要数目。
命名实体识别(NER) 命名实体识别(NER)
目的是在文本集合中识别出特定类型事 物的所有名称，例如在期刊论文集中识 别出所有药物的名称，在medline摘要 中识别出所有基因名称及符号
命名实体识别具有挑战性
不存在一个完整的包含各种类型的生物医学命 名实体的字典 相同的词或短语由于上下文不同表达的是不同 的事物 许多生物学实体有多个名称 PTEN和MMAC1 需要解决候选名称重复的问题 可能是由多个词构成的词组 例如：颈动脉 carotid artery 因此需要判断实体名称的边界
HENRY STEWART PUBLICATIONS 1467-5463. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS . VOL 6. NO 1. 57–71. MARCH 2005
作者简介，文章来源
Aaron M. Cohen，医学博士，俄勒冈卫生 科学大学医学信息学项目的博士后研究员， 研究方向是文本挖掘，主要集中在文本挖 掘的应用及存在的问题，他是W3C工作 组的主席，创建了同步多媒体整合语言版 本2 (SMIL 2.0). William Hersh ，医学博士，是俄勒冈州波 特兰市俄勒冈卫生科学大学医学院，医学 信息学和临床流行病学专业的教授和主席， 研究方向是信息检索系统的开发和评价。 BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS . VOL 6. NO 1. 57–71. MARCH 2005
同义词、 同义词、缩写词提取
生物医学文献增长的同时生物医学术语 也在增长。生物医学实体有多个名称和缩 写，如果有一种自动的搜集同义词和缩写 词的方法来帮助研究者进行文献研究将是 非常有益的。此外，如果实体的所有的同 义词和缩写词都映射到表示概念的一个术 语上，其他的文本挖掘任务也能更加有效 地完成。 同义词、缩写词提取的大多数研究都是集 中在揭示基因名称的同义词和生物医学术 语的缩写词。
NER
Chen和Friedman采用MEDLEE系统识别与生物医学文 本中表现型信息对应的短语 利用自然语言方法识别期刊论文摘要中的表现型短 语以及在文本中由分散的词组成的表现型短语。 由于研究较少，可获得的表现型相关的术语知识库 较小 自动引入成千上万的与语义类型有关的UMLS术语以 及来自哺乳动物本体的上千个术语，并且还手工加 入了其他术语 对300篇文档进行可行性研究，系统的准确率为64%， 召回率为77.1%。性能低于基因和蛋白质命名实体识 别系统
NER
总之，目前基因和蛋白质NER系统的性能指 标F值大约在75%-85%之间。 这个值与2002年Hirschman等人研究的结果和 2004年BioCreative专题讨论会任务1A的结果 一致。 虽然性能最好的系统也没有超过前几年的， 但是研究者对不同数据集采用不同的方法都 得到了一致的结果。
文本分类
把文本分类应用到生物医学管理者和标引者的 实际工作过程中的研究才刚刚开始。2004年 TREC Genomics Track中的任务之一就是文本分 类问题 这个任务试图模仿手工标注者为了寻找含有基 因实验证据信息的文档而在小鼠基因组信息学 （MGI）系统中浏览过程 MGI 最后建成标准通用标记语言（SGML）格式的 全文集合 利用效用测量来评价任务的性能 为了将来能够满足管理者和其他用户的需求， 改进生物医学文本分类的研究工作必须继续
NER
Hanisch等人利用基因与蛋白质名称的大型词典 语义分类可能在蛋白质名称附近出现的词 特异度为95%，敏感度为90% Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练了 隐马尔可夫模型，【构词特征（大写）、形态 特征（前缀、后缀）、词性特征、语义触发 （核心名词和动词）、别名特征】 在GENIA语料库上获得了66.5%的准确率， 66.6%的召回率。 其他的系统包括Narayanaswamy等人的、 Settles的以及Mika和Rost的
文本分类
为了管理Swiss-Prot数据库的信息，有研究利 用概率潜在分类(Probabilistic LatentCategoriser， PLC)和KL（Kullback–Leibler）分歧重新排序 PubMed返回的文档 评价显示准确率召回率平衡点大约为70%，相 对于原来的40%而言，准确率改善了25-45% Liu等人把文本分类独特的应用到图像说明。 在试验研究中，他们分类图像库中的文本来寻 找含有表示蛋白质相互作用和信号事件的图像
NER
目前讨论的主题是NER性能多好才能有助于 文本挖掘。 如果假设关系提取需要识别三个生物医学术 语（两个实体和一个关系），那么关系提取 的性能应该近似等于NER性能的立方。 对于提取新闻文章，这个独立性假设看起来 是对的。但这个假设并不适用于生物学关系 我们还没有为生物医学文本挖掘获得标准的 NER系统构建方法或者是更新词典的方法， 所以这一领域的研究工作还要继续。
背景和目的
公开发表的生物医学研究成果以及由此 带来的潜在的生物医学知识正以越来越 快的速度增长,几个世纪以来科技信息 通常都是以指数增长 2004年MEDLINE数据库含有1250多万条 记录，目前仍以每年50万条记录的速度 增长。
背景和目的
生物医学研究的目标是发现知识并以诊断、 预防和治疗的方式把知识应用到实践。 人们很可能没有发现生物医学知识各个要 素之间的重要联系，因为没有人建立必要 的联系。 必须建立一些方法来帮助研究者和内科 医生高效地利用现有的研究成果，并把这 些研究成果应用到实践
系统评价指标
准确率（预测正确的命名实体数除以预 测命名实体总数） 召回率（预测正确的命名实体数除以文 本中的命名实体总数） 召回率和准确率的调和均值 F-measure=2PR/[P+R] 召回率和准确率的平衡点
NER系统 NER系统
Tanabe和Wilbur开发的AbGene系统是比较成功 的基于规则 曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关 系抽取研究当中。 AbGene系统把Brill的词性标注扩展到包括基因 和蛋白质名称作为标记类型 使用生物医学文本的7000个手工标注的句子作 为训练语料 之后AbGene使用手工生成的基于语言统计特 性的后处理规则进一步识别基因名称的上下文 以及消除假阳性假阴性 系统达到了85.7%的准确率和66.7%的召回率。
文本分类
精确的文本分类系统对数据库管理者尤 其有用，数据库管理者可能不得不浏览 数据库中的大量文献来寻找含有某种信 息的少量文献 越来越多的生物医学信息都是以文本形 式创建，数据库管理者需要把这些信息 转换编码数据 因此强烈的需要一种有效的方式把文本 分类方法应用到生物医学文本。
文本分类
Yeh等人组织了文本挖掘竞赛，是2002 年KDD国际竞赛的一部分。任务是要 评价FlyBase数据集的论文并根据有没有 果蝇基因产物来确定是否应该管理那篇 论文 性能最好的条目是利用一套手工创建的 规则生成的，这些规则是基于词性标注、 词典和语义限制创建的，语义限制是通 过检测训练文档形成的 得到的F值为78%
生物医学文本挖掘的目的是帮助研究者 更加有效地识别所需要的信息以及发现 被大量的可获得信息掩盖的关系 就是通过对文献中及生物医学数据库自 由文本中的大量生物医学知识应用算法、 统计方法和数据处理方法，把信息过载 的压力从研究者转嫁给计算机。