生物医学文本挖掘研究的体会
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。
文本挖掘在中医药中的若干应用研究
文本挖掘在中医药中的若干应用研究一、概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本挖掘技术以其独特的优势，在中医药领域的应用日益广泛。
又称为文本数据挖掘或文本知识发现，是指从大量文本数据中提取出有用信息和知识的过程。
在中医药领域，文本挖掘技术能够实现对古籍医书、现代文献、临床病例等海量文本信息的深度挖掘和有效利用，为中医药的研究和实践提供有力支持。
中医药作为中华民族的传统医学，具有悠久的历史和深厚的文化底蕴。
由于历史原因和传承方式的特殊性，中医药领域的文本数据存在着种类繁多、格式不信息分散等问题，给中医药的研究和应用带来了诸多挑战。
文本挖掘技术的应用，能够有效地解决这些问题，提高中医药信息的利用率和研究效率。
文本挖掘在中医药领域的应用研究主要包括以下几个方面：一是对中医药古籍医书的挖掘与整理，通过提取古籍中的方剂、药性、治法等信息，为现代中医药研究提供历史依据和理论支持；二是对现代中医药文献的挖掘与分析，通过发现文献中的研究热点、趋势和规律，为中医药研究的深入发展提供思路和方向；三是对临床病例的挖掘与利用，通过提取病例中的症状、体征、治法等信息，为中医药临床实践提供有益的参考和借鉴。
文本挖掘技术在中医药领域的应用研究具有广阔的前景和重要的实践意义。
通过深入挖掘和分析中医药文本数据中的有用信息和知识，我们可以更好地传承和发展中医药事业，为人类健康事业做出更大的贡献。
1. 文本挖掘技术的概述又称文本数据挖掘或文本知识发现，是指从大量非结构化的文本数据中提取有用信息和知识的过程。
它结合了计算机科学、统计学、语言学等多个学科的理论和方法，旨在通过自动化或半自动化的方式，对文本内容进行深度分析和理解。
在文本挖掘中，常用的技术包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析以及关联规则挖掘等。
文本预处理是文本挖掘的基础步骤，包括分词、去停用词、词性标注等，以便将原始文本转化为计算机能够理解和处理的形式。
利用文本挖掘探索干燥综合征证药特点
献， 采用基于敏感关键词 频数统计 的数据分 层算 法， 挖掘 干
燥 综合 征 的证 型及 中 药 的特 点 ， 结果 通 过 一维 频数 和 构 建 网
络 图进行 展 示 。 结 果 ： 气 阴两虚证 是 干燥 综合 征最 常见 证
型； 治 疗 干 燥 综 合 征 核 心 中药 有 生地 黄 、 麦冬、 沙参 、 白芍 、 甘
［ ５ ］ 黄煌． 张 仲景 ５ ０味 药 证 ［ Ｍ］ ． 北京 ： 人 民卫 生 出版 社 ，
２ ０１ ０： １ ０．
［ ６ ］ 张大 昌． 张 大 吕 医论 医案 集 ［ Ｍ］ ． 北京： 学 苑 出版 社 ，
２ ０１ １：２ —１ ４．
通信作者 ： 潘文 ， 主任医师 ， ｐ ａ ｎ ｗ ｅ ｎ ２ ５ ＠１ ２ ６ ． ｅ ｏ ｍ
者加 水蛭 、 地鳖虫、 红花 ； 兼 有 热象 者 ， 桂枝、 干姜 减
［ ２ ］ 马继兴． 敦煌古医籍考释 ［ Ｍ］ ． 南 昌： 江 西 科 学 技 术 出 版
社． １ ９ ８ ８： ｌ １ ７—１ １ ８ ．
量， 或 以菊花 代桂 枝 ， 稍 加大黄 ； 肢冷 畏寒 、 汗 出心 悸
摘 要 目的 ： 利用文本挖掘 技术探 索干燥综合 征证 药特点。 方法： 在 中 国生 物 医学 文 献 数据 库 中 收集 治疗 干 燥 综 合 征 文
身免 疫性疾 病 ， 主要 病 理变 化 为 外分 泌 腺淋 巴细 胞
浸润 。本病 可 同时累及其 他器 官造成 多种 多样 的临 床表 现 ， 属 中医学 “ 燥证 ” “ 痹证 ” 范 畴 。本研 究
治 疗 应 用
方法 概 述 如 下 ： 在 中 国 生 物 医 学 文 献 数 据 库
基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤的应用规律
基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤的应用规律赵雨坤;罗丹;郑光;李立;边艳琴;宋梦梦;吕爱平;何小鹃【摘要】目的:基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤用药规律.方法:在中国生物医学文献服务系统中收集黄芪建中汤文献数据,利用文本挖掘方法挖掘相关疾病及中医证候、症状、西药等规律,制作网络关系图.结果:在与疾病相关性中,常用于治疗消化性溃疡、胃炎、肿瘤等疾病;在与证候相关性中,常用于脾胃虚寒、肝胃不和等证;在与症状相关性中,常用于溃疡、胃病、里急等症状;在与西药联用中,常联用奥美拉唑、阿莫西林等西药.结论:利用文本挖掘技术获得了比较客观全面的黄芪建中汤用药规律,可为临床应用提供有益参考.【期刊名称】《中国中医基础医学杂志》【年(卷),期】2015(021)010【总页数】3页(P1305-1306,1319)【关键词】文本挖掘;黄芪建中汤;用药规律【作者】赵雨坤;罗丹;郑光;李立;边艳琴;宋梦梦;吕爱平;何小鹃【作者单位】上海中医药大学,上海 201203;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;北京中医药大学基础医学院,北京 100029;兰州大学信息科学与工程学院,兰州 730000;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;上海中医药大学,上海 201203;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京100700;兰州大学信息科学与工程学院,兰州 730000;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京100700【正文语种】中文【中图分类】R969.3黄芪建中汤是医圣张仲景所创，以小建中汤加黄芪而成，属建中法的类方，又是桂枝汤的变法。
该方具有健脾益气、缓急止痛、温中补虚的功效，临床对脾虚引起的各系统疾病有较好的疗效。
但由于黄芪建中汤主治症状多而复杂，除有五脏气血阴阳俱虚的诸不足外，也有气血阴阳不和的里急、寒热等症状，导致临床用药在证候选择、西药联用方面存在诸多不足之处。
基于深度学习的医疗文本挖掘与知识抽取方法研究
基于深度学习的医疗文本挖掘与知识抽取方法研究在医疗领域中，文本挖掘和知识抽取是非常重要的任务。
通过从大量的医疗文本中提取有用的信息和知识，可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病，制定更准确的诊断和治疗方案。
而深度学习作为一种能够从大规模数据中提取高层次抽象特征的方法，被广泛应用于医疗文本挖掘和知识抽取任务中。
本文将基于深度学习的方法，研究医疗文本挖掘和知识抽取的技术和应用。
首先，我们将介绍医疗文本挖掘和知识抽取的背景和意义，以及目前存在的挑战和问题。
然后，我们将详细探讨深度学习在医疗文本挖掘和知识抽取中的应用方法和技术。
最后，我们将讨论深度学习在医疗领域中的前景和挑战。
一、背景和意义医疗文本挖掘和知识抽取旨在从大规模的医疗文本中自动提取有用的信息和知识。
传统的方法主要基于人工规则和特征工程，但在处理大规模复杂的医疗文本时，这些方法往往面临效果不佳、易出错、难以扩展等问题。
而深度学习通过构建深层神经网络，可以自动从数据中学习到抽象的特征表示，从而在医疗文本挖掘和知识抽取任务中取得更好的效果。
医疗文本挖掘和知识抽取的研究具有重要的应用价值。
通过从医疗文本中挖掘潜在的知识和模式，可以帮助医生更好地理解疾病的发展和治疗规律，指导临床决策。
同时，研究人员可以利用挖掘到的知识和模式进行疾病预测、药物开发等工作，促进医学科研的进展。
因此，开发有效的医疗文本挖掘和知识抽取方法对于提高医疗领域的研究和实践具有重要意义。
二、深度学习在医疗文本挖掘中的应用方法和技术深度学习在医疗文本挖掘中应用广泛，主要包括文本分类、命名实体识别、关系抽取等任务。
以下将介绍其中的几个典型方法和技术。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，在医疗文本挖掘中被广泛应用于文本分类和命名实体识别任务。
通过卷积层和池化层的组合，CNN可以从输入文本中提取局部特征，并通过全连接层进行分类或识别。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型，在医疗文本挖掘中主要应用于关系抽取任务。
【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］。
生物医学实体关系抽取的研究
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专
题
生物 医学 实体 关 系抽 取 的研 究
吴 明智 。 崔
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［ 摘要 】 类基 因组计划使 生物 医学的研究取得 了前所未有 的成就 ， 究结果 中得 到 了大量的 生物 医学实体 ， 人 在研 如基 因、
Ⅵ Ｍ ｉ ｇ ｚ ｉ ＣＵＩ Ｌｅ ｎ －ｈ． ｉ
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［ 关键词】 生物 医学文本挖 掘 ； 生物 医学实体 ； 系抽取 关
’
［ 中图分 类号】 ３ ０； ０ Ｇ ５ Ｒ－ ５
［ 文献标志码】 Ａ
［ 文章编号 】６ １３８ （０００ —０５ ０ １７—９２ ２１ ）５ ００ —６
Ｒｅａ ｏ ｘｔ ａ ｔｏｎ ｆ ｏ ｂｉ ｍｅ ｉ ａ ｎｔｔｅ ｌｔ ｎ ｅ ｒ ｃ ｉ ｒ ｍ ｏ ｄ ｃ ｌｅ ｉｉ ｓ ｉ
［ ｅ ｏｄ ］ｉ ｅｉ ｘ ｍｎ ｇ ｂ ｍ ｄ ａ ｅｔ ； ｌｉ ｘａｔｎ Ｋ ｙｗ ｒｓｂ ｍ ｄ ａ ｔ ｔ ｉ ｎ ； ｉ ｅｉ ｌ ｎ ｔ ｒ ａｏ ｅｔ ｃｏ ｏ ｃ ｅ ｉ ｌ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔｎ ｒ ｉ ｙ 随着人类 基因组计划 （ ｕ ａ ｅｏ ｅｐ ｊ ｔ ｈ ｍ ｎｇｎｍ ｒｅ ） ｏ ｃ 的完成、 基 因组 （ ｏｔ ｇｎｍ ） 后 ｐｓ ｅｏ ｅ 时代和蛋 白质组 — （ｒ ｅｍ ） ｐ ｔ ｅ 时代的到来 ， ｏｏ 生物医学研究取 得 了前所
文本挖掘技术在药物研究中的应用
介 绍 。本文就 当前最新生 物医学文本挖 掘技术在 药物
研 究领域 中的相 关研究成果 和主要 内容 进行 了调 查和
２ ０ ０ ０ 万生物 医学 引 文 ，其 中包 括 １ ２ ０多万 篇 生 物 医 学文摘 ，并 仍 以平均 每 年 ７ ０万 篇 的速 度 增 长 。如
分 析 ，并对未来发 展做 出展 望。
２ 生 物 医学 文２ ０ １ ３— ０ ５—１ ５
（ 作者简 介］ 胡双 ，硕 士研究 生 ；通讯作 者 ：胡 建华 ，副
教授。
ｄ ｒ ｕ ｇ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ，ｍａ ｉ ｎ ｌ ｙ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｄ ｕｇ ｒ ｎ ａ ｍｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｄ ｕｇ ｒ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ，ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｕｇ ｒ ｅ ｆ ｉ ｆ ｃ ａ ｃ ｙ ，ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｈ ｉ － ｎ ｅ ｓ ｅ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｄ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ ｔ ｅ ｘ ｔ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｌ ａ ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ ａ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｕ ｐ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ｌｌ ａ ｅ ｎ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｕ ｎ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｅ ｘ ｔ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄ ｕｇ ｒ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｒｅ ａ ｐ ｒ ｏ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ．
近10年SCI收录生物医学领域文本挖掘研究文献计量学分析
近10年SCI收录生物医学领域文本挖掘研究文献计量学分析本研究以美国科技信息研究所出版的《科学引文索引》（SCI）为数据源检索2004～2013年生物医学领域文本挖掘文献，并从年度变化、国家/地区分布、作者等方面进行文献计量学分析。
结果显示：全球生物医学文本挖掘文献总量呈上升趋势。
而对其进一步的研究，必将促进文本挖掘技术的进步和成熟，从而也为生物医学领域的发展注入新的活力。
标签：文本挖掘；生物医学；发展动态；文献计量学；SCI文本挖掘（Text mining）是数据挖掘的一个方向，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘[1]。
1988 年，Swanson 教授在MEDLINE 的生物医学文献中发现了诸如镁缺失与偏头痛的医学关系[2]并获得了实验的验证。
至此之后，强有力的文本挖掘工具在现代生物医学研究中扮演着越来越重要的角色。
本研究采用文献计量学的方法，对SCI数据库收录的2004～2013年间生物医学领域的文本挖掘相关文献从年度变化、国家/地区分布、作者等方面进行文献计量学分析，旨在了解该领域的研究现状和发展趋势，以期为后续的研究提供参考。
1 方法笔者所统计的文献数据全部来源于美国ISI 的SCI 网络版（SCI of Web），以与文本挖掘相关的自由词text mining，Literature mining，Knowledge discovery in text，Text data mining和以生物医学相关的自由词Biomedicine，Systems biology，Medicine，Genomics，Proteomics，Metabolomics，Bioinformatics，Biology，Traditional Chinese Medicine对上述数据库进行主题词搜索。
然后对下载的所有文献进行数据的筛选和清理后，最终选择纳入文献797篇。
检索完成时间为2014年3月20日。
生物信息学中的文本挖掘方法
Ｔ ｘ ｎ ｎ ｉｉ ｆ ｒ ｔ ｓ ｅｔ ｍｉ ｉ ｇｉ ｂ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｃ
Ｚ ｕ ｎ， ＬＮ ｈｎ， ＬＵ ａ —ａ ＧＵＯ Ｍａ —ｌ ＯＵ Ｑ ａ Ｉ Ｃ ｅ Ｉ Ｘｉｏｙｎ， ｏＺ２ ａ
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０ 引 言
文 本 挖 掘 是 用 计 算 机 算 法 及 程 序 对 自然 语 言 进 行 理 解 、 分 析 ， 人工 智能应用领 域的重要研 究方 向。早在计算 机 出 是 现 的 时 候 ， 有 了 自然 语 言 处理 及 文 本 挖 掘 的研 究 ， 就 随着 机 器 学 习、 据 挖掘等算法研 究的不断深入 ， 数 目前 文 本 挖 掘 方 法 在
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ｄ ｅｉ ２ １， ｏ ３， ｏ ２ ０ ５ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ０ １ Ｖ １ ２ Ｎ ． ４ ７ ｅ ｎ ｉ ａ ｇ ． １
生物信息学中的文本挖掘方法
邹 权 林 ， 琛 刘晓 燕 郭茂 祖 ， ，
用 到 文 本 挖 掘 的 方 法 ， 此 有 研 究 者 试 图 用 计 算 机 相 关 的算 因
法 和 程 序 在 Ｐ ｂ ｄ中 检 索 自 己 感 兴 趣 的 论 文 ， 寻 找 不 同 ｕ Ｍｅ 如 蛋 白 质 相 互 作 用 关 系 。随 着 对 遗 传 密 码 的破 解 ， 究 者 逐 渐 研 的 发 现 生 物 序 列 ， 别 是 蛋 白质 序 列 ， 人 类 的 语 言 在 构 成 特 与 本质上 有着很 强的相似 性 ， 因此 除 了 直 接 将 文 本 挖 掘 应 用 于 生 物 信 息 学 研 究 进 行 文 献 检 索 外 ， 来 越 多 的 研 究者 开 始 把 越 蛋 白质 序 列 当作 特 殊 的“ 本 ” 利 用 已有 的 文 本 挖 掘 方 法 对 文 ， 其 进 行 分 析 ， 而 对 蛋 白质 的 结 构 和 功 能 进 行 预 测 。本 文 从 从 以 上 两 个 方 面 出 发 ， 结 生 物 信 息 学 研 究 中用 到 的文 本 挖 掘 总 方 法 ，目 的在 于 让 生 物 信 息 学 研 究 者 了 解 文 本 挖 掘 ， 希 望 也 更 多 的 文 本 挖 掘 研 究 者 能 够 将 好 的 方 法 应 用 于 生 物 信 息 学
结合引文信息的生物医学文本聚类研究
的引文信息 。一方面 ， 献之 间的相互 引用直 接反映 了两个 独 文 立研究个体之间 的传承和 内在联 系 ； 另一方面 ， 文献对 多篇文 某
献 的共 同引用 记 录也 隐含 了多篇 文献 之 间相 关性 的信 息 。因 此， 这些引文信息非常适合用来计算文献之间 的相似度 ， 并应用
ｃ ｎ ｆｎ ｌ ｅ ｉｖ ｈｉ ｏ ｌｍ ，ａ ｈｅｄｏ ｕ ｎｔｃｕｓｅ ｎ ｓｏｎ ｆｔ ｓ ｍｐｏｔ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｄｒ ｃｉ ｎ ｎ ｔ ｓ ｒｇ ｒ Ｃｕｒｅ ｔｃｕｓｅ ｎ ａ ｉ ｅ ｙ ｒｌｅ ｅ ｔ ｓｐｒ ｂｅ ｎｄ ｔ ｃ ｍｅ ｌ ｔｒ ｇ ｉ ｅ ｏ ｈｅ ｍｏ ｔｉ ｉ ｒａ ｔｒ ｓ ａｃ ｉｅ ｔｏ ｓｉ ｈｉ ｅ ａ ｄ． ｒ ｎ ｌ ｔｒ ｇ ｉ
度 矩 阵 Ａ；
１ ５ 聚 类算法 ．
目前文献中存在着大量聚类 算法 ， 并不是 所有 的算 法都 但 适合于文本对象 。适 合 于文本 聚类 的大 多是基 于相 似度 的算 法， 常用 的有基于划分的算法 、 于图论 的谱聚类算法和层次聚 基 类算法等。本文采用 经典 的 ｋｍ ａｓ － ｅｎ 算法和谱 聚类算法 Ｎ ｕ＿ Ｃ ｔ ５
到生物 医学文本 聚类 中来 。鉴 于引文信 息有 助于提高文本聚类 的精度 ， 本文提 出一种融合 内容信息 和引文信 息的聚类算 法 ， 在
聚类过程 中拟合 基于这两种信息计算 出的内容相似度 和引文相 似度 ， 有效提高 了生物 医学文本 的聚类质量 。
１ 结合引文信息的聚类算法
医学文献的文本 内容为研究 对象 ， 略了文献 之间丰 富而重要 忽
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。
生物学术报告心得体会
生物学术报告心得体会参加生物学术报告是我大学学习生涯中的一部分。
这些报告涵盖了各种不同的主题，从植物生长到人类基因组研究，每个人都可以从中获得新的见解和知识。
在过去的几年里，我参加了多个生物学术报告，并从中得到了一些宝贵的体验和教训。
首先，生物学术报告提供了一个了解最新研究成果和技术进展的机会。
在这些报告中，专家们展示了他们的最新发现，向听众介绍了新的实验方法和技术。
通过参加生物学术报告，我不仅能够了解最新的研究领域，还可以了解科学家们如何解决问题和推动科学的进步。
其次，生物学术报告提供了一个与其他对生物学感兴趣的人交流的平台。
在每个报告结束时，都会有一个问答环节，听众可以提问或向演讲者提供自己的见解和观点。
通过与其他听众互动，我有机会分享自己的思考和理解，并从其他人的观点中获得启发。
这种交流不仅扩展了我的知识和视野，还建立了与其他对生物学感兴趣的人的联系。
第三，生物学术报告提醒我科学研究的艰辛和不确定性。
在报告中，科学家们经常会谈到他们面临的挑战和困难，以及实验失败和结果不如预期的情况。
这让我明白到科学研究不是一帆风顺的，而是需要不断努力和探索的过程。
通过了解科学家们的经历，我更加珍惜他们在科学研究中所做的努力和贡献。
最后，生物学术报告提供了一个思考职业发展和未来方向的机会。
通过听取不同领域的专家分享他们的研究成果，我对自己未来的研究方向和职业发展有了更清晰的认识。
我可以从中了解不同的研究领域和机会，并思考自己的兴趣和潜力。
这对我未来的学术和职业发展有着重要的指导作用。
参加生物学术报告是我大学生活中非常有意义和宝贵的经历。
通过这些报告，我不仅从专家那里学到了最新的知识和实验技术，还有机会与他人交流和思考自己的未来。
我相信这些经历将对我未来的学术和职业发展产生积极的影响。
感谢您的阅读！。
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。
基于自然语言处理的医学文本挖掘与信息提取
基于自然语言处理的医学文本挖掘与信息提取随着互联网的发展和医疗信息的日益增长，医学文本挖掘和信息提取成为了一个备受关注的领域。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为一种处理和理解人类语言的技术，为医学领域的文本挖掘和信息提取提供了强大的工具和方法。
首先，医学文本挖掘是指从大量的医学文本中自动提取有用的信息。
医学文本包括医学论文、临床记录、病历报告等。
这些文本中蕴含着大量的医学知识和临床经验，但由于其数量庞大和复杂性，人工提取和整理这些信息变得非常困难和耗时。
而利用自然语言处理技术，可以通过文本分类、实体识别、关系抽取等方法，自动从医学文本中提取出关键信息，帮助医生和研究人员快速获取所需的知识。
其次，医学信息提取是指从医学文本中提取出特定的信息元素，如疾病名称、药物剂量、治疗方法等。
这些信息对于医学研究、临床实践和药物开发具有重要价值。
然而，由于医学文本的多样性和复杂性，传统的基于规则的信息提取方法往往无法应对。
而基于自然语言处理的方法可以通过机器学习和深度学习技术，从大量的医学文本中学习和提取出医学信息，极大地提高了信息提取的准确性和效率。
在医学文本挖掘和信息提取的过程中，自然语言处理技术发挥了重要的作用。
首先，文本预处理是医学文本挖掘和信息提取的基础。
通过对文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，可以将文本转化为计算机能够处理的形式，为后续的任务提供数据基础。
其次，实体识别是医学文本挖掘和信息提取的核心技术之一。
通过识别出文本中的实体，如疾病名称、药物名称等，可以为后续的关系抽取和信息提取提供基础。
最后，关系抽取是从医学文本中提取出实体之间的关系，如疾病与药物之间的治疗关系。
通过建立关系抽取模型，可以自动从大量的医学文本中提取出关键的医学知识和临床经验。
然而，医学文本挖掘和信息提取仍然面临着一些挑战。
首先，医学文本的多样性和复杂性使得信息提取的任务变得非常困难。
生物调查个人感悟总结
生物调查个人感悟总结引言在我们的日常生活中，生物是我们最常接触到的事物之一。
无论是人类还是其他动植物，都是生物的一部分。
为了更好地了解和认识生物，我参加了一次生物调查活动。
在活动中，我学到了很多新知识，也深深地体会到了生物的伟大和多样性。
下面，我将分享一些我个人的感悟和总结。
感悟一：生物的多样性生物的多样性是我在这次调查中最为深刻体会到的。
从一条小小的蚯蚓到一棵高大的参天大树，从微生物的世界到大型哺乳动物的群体，生物的多样性真是令人惊叹。
每个生物都有自己独特的形态、特征和生活方式，每个物种都在自己的生态位上发挥着重要的作用。
在这个多样的生物世界中，每个生物都值得我们去尊重、去保护。
感悟二：生物与环境的相互影响在调查过程中，我发现生物与环境之间有着非常密切的关系。
生物适应了各自的生境，而生境也会对生物产生影响。
例如，我观察到一种特殊的植物，它的叶子形状非常奇特，像是一只手掌。
经过了解，我才知道这种植物是因为其生长地点有很强的风力，它的叶子形状可以减少风的阻力，帮助它更好地生长。
这使我意识到生物与环境之间的相互适应和影响是如此微妙而重要。
感悟三：生物保护的重要性参与生物调查的过程中，我深深地感受到了生物保护的重要性。
许多珍稀物种正在逐渐减少甚至濒临灭绝，而人类的活动往往是导致这种情况的主要原因。
生物保护不仅仅是为了维护生物多样性，保护生物的栖息地，更是为了维持生态平衡、保障人类的生存和发展。
我们每个人都应该为保护生物尽一份力量，从小事做起，如合理使用资源，减少污染，保护野生动植物的栖息地等。
总结通过这次生物调查活动，我对生物有了更深刻的认识和理解。
我深深体会到了生物的多样性、与环境的相互影响以及生物保护的重要性。
作为人类，我们应该尊重和保护生物，与之和谐共处，共同维护这个美丽而又多样的生物世界。
通过参与生物调查，我不仅学到了知识，也收获了对生命的敬畏与爱护之心。
我将会牢记这次调查的感悟，并将其应用到日常生活中，积极参与和推动生物保育工作。
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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
/
http://milano.md.huji.ac.il/
/ch_index.html
三、申请课题的体会
– – –
• •
内容：创新是根本，对自己领域的掌握， 阅读相关文献 形式：内在的逻辑，对标书格式的理解。 评审中看到的问题：
背景知识
知识发现（KDD）：从数据中正规提取隐
含的、以前未知的并且可能有用的知识。
数据挖掘：在数据中正规地发现有效的、 新颖的、潜在有用的、并且最终可以被 读懂的模式的过程。 一般可以把数据挖掘当作知识发现的一 个具体步骤。
背景知识
文本挖掘
Text Mining：文本挖掘 Literature Based Discovery (LBD)：基于文献 的发现 Knowledge Discovery in Biomedical Literature （KDiBL）：生物医学文献知识发现
ARBITER (Assess and Retrieve Binding Terminology)
– 从生物医学文本中抽取大分子键联关系。
Don R. Swanson的研究
雷诺氏病 文献
潜在的联系
食用鱼油 文献
血液粘稠度 红细胞脆性
Medline文献集合
闭合式的知识发现
ARROWSMITH 3.0
本课题目标
寻找发现规则的方法。 将获得规则用于某一领域，得到具体的关 系。 运用具体的关系开发出专题的知识库。
技术路线
下载专题文献 截取高频M/S 共词聚类分析
高频M/S组合 专家评价 发现新知识 开发知识库
形成待检规则 形成规则 Swanson模式
返回具体文献 得到关系 得不到关系
分析样本：下载文献
三个层次
– 微观层次：各个大类 下的10个末级主题词 – 中观层次：针对每一 种副主题词进行检索 – 宏观层次 ：直接以大 类名为检索策略
/dan/medkit/
关键点
1. 确定高频主题词截取阈值，共词聚类分 析最佳分组数目，伪F检验。 2. 候选规则检验。规则是否成立。 3. 规则是否可靠？专家评分，敏感度等。 4. 不成立组合的分析：swanson模式，关系？ 5. 知识库开发。
开放式的知识发现
BITOLA http://www.mf.uni-lj.si/bitola/
输入单个的概念（疾病A），找到该概念的第一层相 关概念并加以归类（药物B）。 从第一层相关概念（药物B）出发，找到它们的相关 概念，并加以归类（基因C）。 检验基因和疾病是否有关联。如果没有，该基因与疾 病有潜在的联系而且并没有文献报道。 提示：与疾病、生理学反应或者其他表型相关的新基 因、药物或者神经科学。
背景知识
Cimino的研究
哥伦比亚大学。 如果在一篇文献纪录中同时存在“疾病类主题词/化学 诱导副主题词”和“药物类主题词/副作用副主题词”这 样的组合的话，那么可以建议该疾病由该化学物质（药物） 引起。 If <Disease>/chemically induced AND <Chemical>/adverse effects Then <Disease>is Caused by <Chemical>. 形成规则。 将这样的规则运用的具体的其他文献集合中，就会发 现文献中报道了大量的具体疾病是由某一种具体药物引起 的。形成关系。
背景知识
规则的文字形式： “如果某一文献记录中含有属于1类的主题词A并且 和副主题词X在一起，AND 该引文还包括属于2类的主题词B并且和副主题词Y在 一起，那么 建议A和B通过关系Z相关（A和B有Z关 系）。” 根据Medline主题词和副主题词在同一篇文献中 出现的情况，建立起主题词和副主题词之间的关联 规则，然后将这些规则返回到具体的文献中形成了 具体概念之间的关系。
MataMap 和SemRep
MetaMap最初是为了改善MEDLINE检索而 开发出来的，用通过MetaMap发现的超级 词表概念来代替文本。
EDGAR和ARBITER
EDGAR (Extraction of Drugs, Genes and Relations)
– 在MEDLINE中确定药物、基因关系的程序。 – 以前面几项工具为基础，以癌症治疗有关的药物 和基因作为研究的主要领域，从文本中确认药物、 基因和细胞株的名称。
(1)我们使用血液过滤方法来治疗伴有难治性高血钾的地高辛 过量 (2)命题（proposition）,大写的谓词（如TREATS、CAUSES等） 表示的是个体之间的关系，这种关系都是在UMLS语义网络 中所规定的语义关系；每一个体也是来自于UMLS超级词表 中的规范化的概念。 命题的集合组成了对文本（1）的语义表达，从上面例子可以 看出，尽管这种表达并不完全，但是还是把文本中的主要概 念及其关系表达出来了。
可作为生物武器的潜在病毒
能够成为生物武器：致病性，传播性。同时涉及到病 毒这两个特性的文章却特别少。 A：病毒毒力遗传方面（virulence- genetic） C：病毒疾病传播力
– 病毒的昆虫媒介传播（insect vectors） – 空气传播（air） – 在空气中的稳定性（stability of viruses in air）
MedlineR
MedlineR
结果是可视化的网状结构：每个节点代 表一个基因，每条边代表一个文献中的 联系。Pajek
MedlineR
下载R统计软件（包括XML程序包） 下载Pajek软件 复制粘贴MedlineR的命令 填入需要分析的基因名称 运行R 运行pajek
http://services.nbic.nl/cgi-bin/copub/CoPub.pl
通过与A和C有共同联系B找出更多符合条件的病毒。 将得到的文献经过一些系列的处理，Arrowsmith列出了 三个有意义的B-LIST（病毒的集合），通过进一步的统 计学分析和查阅文献，最终找出相对有意义的病毒（B）
发现科研机构间潜在的合作方向
利用Arrowsmith程序，发现美国斯坦福大学和哥 伦比亚大学在医学信息学研究领域的潜在合作 方向 尝试将这种方法运用到寻求发现科研机构合作 与交流的领域中。 结果表明，利用Arrowsmith所挖掘的科研合作与 交流的内容详细、明确，能体现出研究所使用 的具体方法和侧重点，能更好地体现出两个机 构研究内容的相似点（可以合作之处）和不同 点（可以相互交流、学习之处）。
生物医学文本挖掘研究的 体会
中国医科大学 信息管理与信息系统（医学）系
主要内容
1. 开展的课题 “运用文本数据库中元数据关联规则 进行知识发现的研究” 文本挖掘工具 课题申请的体会
1. 2.
运用文本数据库中元数据关联规则 进行知识发现的研究
文本数据库：PubMed 元数据：关于数据的数据 ，MeSH主题词 关联规则：association rule，在同一个事件中出 现的不同项的相关性，如在一次购物活动中所 购商品的相关性（尿布→啤酒：30%～40%） 事件：一篇论文；不同项：MeSH主题词 MeSH主题词在同一篇文章中出现有规律吗？ 可否利用这种关联规律来发现知识？
BITOLA
BITOLA：open