生物医学文本挖掘研究的体会 PPT课件
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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。
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
Treatment C Treatment D Treatment E
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临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
/media/news_stories/2014/140313_2.html
J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
19
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
生物医学文本挖掘及其应用ppt课件
• 名称如此重要， 需要在文本中识别之，这个工作称为生物医学文
献中的命名体识别（NER,Named Entity Recognition ）。
6
基本概念（2）
• 尽管术语的定义似乎很明确，但是很难精确定义。 • early progressive multifocal leukoencephalopathy • Refer to
23
24
25
• A（Whatizit）：蛋白-蓝色，疾病-深红，基因本 体-浅红，化学物质-深红，物种-红色
• B（ABNER）：蛋白和细胞株
• C（BIOCreAtIvE metaserver ）
26
发现关系
• 识别术语之后，下一步自然是寻找术语之间的关系。 • 发现关系的最简单途径就是共现：
41
42
GoDisease+iHOP+Cytoscape
43
发现：Discovery
• Besides finding relationships, text miners are also interested in discovering relationships
• Swanson：undiscovered public knowledge • 【见例子1】
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
血液粘稠度 红细胞脆性
Medline文献集合
49
闭合式的知识发现
50
51
ARROWSMITH 3.0
52
482253Fra bibliotek5455
56
Asthma famous？
57
哮喘名人
献中的命名体识别（NER,Named Entity Recognition ）。
6
基本概念（2）
• 尽管术语的定义似乎很明确，但是很难精确定义。 • early progressive multifocal leukoencephalopathy • Refer to
23
24
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• A（Whatizit）：蛋白-蓝色，疾病-深红，基因本 体-浅红，化学物质-深红，物种-红色
• B（ABNER）：蛋白和细胞株
• C（BIOCreAtIvE metaserver ）
26
发现关系
• 识别术语之后，下一步自然是寻找术语之间的关系。 • 发现关系的最简单途径就是共现：
41
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GoDisease+iHOP+Cytoscape
43
发现：Discovery
• Besides finding relationships, text miners are also interested in discovering relationships
• Swanson：undiscovered public knowledge • 【见例子1】
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
血液粘稠度 红细胞脆性
Medline文献集合
49
闭合式的知识发现
50
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ARROWSMITH 3.0
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Asthma famous？
57
哮喘名人
生物医疗研究报告PPT
A
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R
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T
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细胞分离
01
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02
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03
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结论总结
01
对实验结果进行统计学分析
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02
不同处理条件下的细胞变化情况
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17
重复实验
市场定位
单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文本单击此处添加文 本单击此处添加文本单击此处添加文本加文本单击此处添加文本 Nhomakorabea02
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加文本单击此处添加文本
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加文本单击此处添加文本
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加文本单击此处添加文本
细胞培养
材料准备
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Step3
数量
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Step4
细胞形态
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01 02 03
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Hale Waihona Puke 01.02.03.
04.
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生物科学 研究
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汇报人：
目录
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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。
生物医学文本挖掘目前研究工作综述讲学课件
模糊匹配（召回率81%、准确率74%、F值 77%）的系统性能好于精确匹配（召回率50%、
准确率59%、F值54%）。
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
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。பைடு நூலகம்
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
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
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.
准确率59%、F值54%）。
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
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。பைடு நூலகம்
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
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
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.
生物医学文本挖掘研究的体会 ppt课件
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. 2. 3. 术语识别 信息抽取 发现关系
Text Mining Tools
Semantic Knowledge Representation/语义知 识表征项目，SKR h t t p : / / 0 / 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。
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.
2. 3. 4. 5.
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。 候选规则检验。规则是否成立。 规则是否可靠？专家评分，敏感度等。 不成立组合的分析：swanson模式，关系？ 知识库开发。
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
建立各种专题、主题的知识库。
规则样例
M1 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
医疗医药生物工程医学研究报告PPT
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医药生物实验
医学研究报告
medical research report
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工作完成情况
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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
（．Ｓｈ ｏ ｏ ｆｒ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ ｉ ｎ ｎｖ ｒｔ，Ｘｉ ｎ３ ０ ，Ｃ ｉａ １ ｃ ｏ ｌ ｆｎｏｍａ ｏ ｉ ｃ ｄＴ ｃｎ ｌｇ，Ｘ ａ ｉ ｓｙ Ｉ ｉ Ｓ ｅ ａ ｍｅ Ｕ ｅ ｉ ａ ６ ５ ｈｎ； ｍｅ １ ０
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
生物技术医学研究ppt模板
生物技术医学研究
适用于工作汇报/年终总结/工作计划等
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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
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