大连理工大学信息检索实验室 在生物医学文本挖掘领域的研究
生物医学文献关键信息抽取
生物医学文献关键信息抽取生物医学文献关键信息抽取生物医学文献关键信息抽取是一种重要的技术，用于从大量的生物医学文献中提取出关键信息。
这项技术在生物医学研究领域具有广泛的应用，可以帮助研究人员快速获得所需的信息，加快研究进展。
生物医学文献涵盖了大量的研究成果和知识，但由于信息量庞大，研究人员往往需要花费大量的时间和精力来筛选和提取有用的信息。
而生物医学文献关键信息抽取技术的出现，为处理这个问题提供了一个有效的解决方案。
生物医学文献关键信息抽取的过程可以分为以下几个步骤。
首先，需要对文献进行预处理，包括文本清洗和分词等操作，以便后续的处理。
然后，通过使用自然语言处理和机器学习等技术，将文本中的关键信息进行识别和提取。
这些关键信息可以是疾病名称、基因表达、药物剂量等。
最后，将提取出的关键信息整理和存储，以便进一步的分析和应用。
生物医学文献关键信息抽取的技术主要依赖于自然语言处理和机器学习的方法。
自然语言处理技术可以帮助将文本转化为计算机可以理解和处理的形式，例如将文本进行分词、词性标注和句法分析等操作。
而机器学习技术则可以通过训练模型，自动学习和识别文本中的关键信息。
生物医学文献关键信息抽取技术的应用非常广泛。
一方面，它可以帮助研究人员高效地获取所需的信息，提高研究效率。
另一方面，它也可以用于构建生物医学知识库和数据集，为生物医学研究提供更丰富的资源。
此外，生物医学文献关键信息抽取技术还可以应用于药物研发、临床决策支持等领域，为医学科学的发展做出贡献。
尽管生物医学文献关键信息抽取技术已经取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
例如，生物医学文献中的文本结构复杂多样，存在大量的领域专有名词和术语，这对于关键信息的准确提取提出了挑战。
此外，由于医学知识的快速更新和演进，需要不断更新和改进抽取模型，以适应新的研究进展。
综上所述，生物医学文献关键信息抽取技术是一项重要的技术，可以帮助研究人员快速获得所需的信息，推动生物医学研究的进展。
中外智能社会治理研究的文献计量学分析
２０２３年７月第４期总第２５２期理论与改革ＴＨＥＯＲＹＡＮＤＲＥＦＯＲＭＪｕｌｙ，２０２３Ｎｏ．４（ＴｏｔａｌＮｏ．２５２）基金项目：自然科学基金面上项目“基于语义特征计算的泛众社会风险量化评估机制研究”（７２２７４０２８）、教育部人文社科项目“基于话语混沌解析计算的应急治理风险研判机制研究”（２２ＹＪＡ６３００５７）。
作者简介：刘毅，大连理工大学公共管理学院教授、硕士生导师。
【中图分类号】Ｄ６３０ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６－７４２６［２０２３］０４－０１４７－０１５ ＤＯＩ：１０．１３５５３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｌｙｇｇ．２０２３．０４．０１２中外智能社会治理研究的文献计量学分析刘 毅 摘 要：智能社会治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的关键驱动力。
分析阐释中外智能社会治理研究的特征、差异以及趋势，有着重要价值。
文章运用文本挖掘方法提炼了中国智能社会治理的核心政策主题，界定了这一政策领域的研究边界，发现智能社会治理概念在内涵和外延两个方面与国际关联领域研究契合度较高。
采用文献计量学的分析方法，展示了中外智能社会治理近２０年研究的整体图景、阶段性特征以及异同点：国内对智能社会治理的研究更加关注产业扶持和技术产出，而对社会治理智能化和公共安全智能化关注相对不足；在国外论文出版中国内智能社会治理研究热度高但国际合作较少；智能社会治理研究主题近２０年的研究可分为三个阶段，分别是信息技术导向的数字治理时期、技术—制度双向调试的智能治理时期和公共价值导向的智慧治理时期，我国正处于向智能社会治理研究第三阶段迈进的关键期。
未来该主题的研究需强化这一概念框架的包容性，进一步形成人工智能治理嵌入的共识框架，增强学科共振，推进治理导向下的社会系统整合。
关键词：智能社会治理；智慧治理；智能治理；人工智能；大数据；文本挖掘；文献计量学一、引言随着物联网、大数据等信息技术的飞速发展，泛在网络社会正逐步建立。
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。
知识图谱在医学领域的研究现状分析
第１３卷㊀第５期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．５㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年５月㊀Ｍａｙ２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０５－００３２－０８中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ知识图谱在医学领域的研究现状分析郑增亮１，蔡晓琼１，苏前敏１，黄继汉２（１上海工程技术大学电子电气工程学院，上海２０１６２０；２上海中医药大学药物临床研究中心，上海２０１２０３）摘㊀要：本文针对国内外知识图谱在医学领域的研究进行可视化分析，对比国内和国外研究的热点和异同，以期推动中国知识图谱在医学领域的研究㊂以ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ上刊载的 知识图谱在医学领域研究 主题相关核心文献作为数据来源，运用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化软件进行文献计量分析㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量随着时间推移，呈现不断增长的趋势㊂新的方法㊁技术如大数据㊁人工智能，深度学习不断应用到医学领域的知识图谱中，但国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内侧重于理论研究，国外侧重于实际应用㊂关键词：知识图谱；医学领域；可视化ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄＺＨＥＮＧＺｅｎｇｌｉａｎｇ１，ＣＡＩＸｉａｏｑｉｏｎｇ１，ＳＵＱｉａｎｍｉｎ１，ＨＵＡＮＧＪｉｈａｎ２（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ；２ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＤｒｕｇＣｌｉｎｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ，ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｂｅｔｗｅｅｎｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈ，ｗｉｔｈａｖｉｅｗｔｏｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｃｏｒｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｔｏｐｉｃｏｆ＂ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅ＂ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎＣＮＫＩａｎｄＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅｗａｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ａｎｄｔｈｅｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇＣｉｔｅＳｐａｃｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓｉｎｍｅｄｉｃｉｎｅｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｓｃｈｏｌａｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄｈａｓｓｈｏｗｎａｇｒｏｗｉｎｇｔｒｅｎｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．Ｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｂｉｇｄａｔａ，ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｈａｖｅｂｅｅｎｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄ，ｂｕｔｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｐｐｉｎｇｉｎｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ｗｉｔｈＣｈｉｎａｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓｏｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈ；ｍｅｄｉｃｉｎｅ；ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ基金项目： 十三五 国家科技重大专项（２０１８ＺＸ０９７１１００１－００９－０１１）；科技创新２０３０重大项目（２０２０ＡＡＡ０１０９３００）㊂作者简介：郑增亮（１９９６－），男，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱㊁大数据；苏前敏（１９７４－），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：生物医学信息处理㊁智能信息处理㊂通讯作者：苏前敏㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｓｕｑｍ＠ｓｕｅｓ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０５－２８０㊀引㊀言随着移动互联网㊁物联网㊁云计算等技术的不断发展，数据的类型和规模以前所未有的速度增长，社会各个领域都步入大数据时代［１］㊂在医学领域，伴随着医学信息化系统的发展，积累了规模可观的医学大数据，但这些数据并没有发挥应有的价值，如何从巨量复杂的数据中快速提取最有价值的信息，是制约当前医学大数据分析的关键问题［２］㊂近年来，知识图谱在工业界和学术界都得到了广泛的应用，成为最有效的知识集成方法之一［３］㊂知识图谱作为一种新型的知识表示形式，可以对错综复杂的文本数据进行有效的加工㊁处理㊁整合，转化为简单㊁清晰的三元组，最后聚合大量的知识，从而实现知识的快速响应和推理㊂一个完整的知识图谱的构建需要经历知识建模㊁知识存储㊁知识抽取㊁知识融合㊁知识计算和知识应用等阶段［４］㊂近年来，Ｆｒｅｅｂａｓｅ和ＤＢｐｅｄｉａ这样的大型知识图谱在众多下游应用中发挥了重要作用，引发了学术界和工业界的广泛关注㊂为了更全面分析知识图谱在医学领域的研究现状和趋势㊁对比研究热点，本文通过检索ＣＮＫＩ和ＷｅｂＯｆＳｃｉｅｎｃｅ中２０１２ ２０２１年与知识图谱在医学领域研究主题相关的核心期刊为数据来源，导入ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软件进行文献计量可视化分析，旨在为中国的知识图谱在医学领域的研究提供参考建议㊂１㊀数据与方法１．１㊀数据来源中国知网（ＣＮＫＩ）是目前世界上最大的连续动态更新的学术期刊全文数据库，因此对ＣＮＫＩ数据库的学术期刊进行检索㊂２０１２年５月１７日，Ｇｏｏｇｌｅ正式提出了知识图谱（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验，２０１３年以后开始在学术界和业界普及［５］㊂故本文高级检索条件设置为：主题＝知识图谱，检索时间设置为：２０１２ ２０２１年，来源类别设置为：北大核心期刊㊁ＣＳＳＣＩ期刊及ＣＳＣＤ期刊，根据检索结果，继续在检索结果中检索，设置主题＝ 医学 ｏｒ主题＝ 医疗 ｏｒ主题＝ 疾病 ，总计２２０条数据㊂以科学引文数据库ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ（ＷｏＳ）核心合集为数据源，基本检索条件１设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＧｒａｐｈ；文献类型＝Ａｒｔｉｃｌｅ，Ｒｅｖｉｅｗ；语种＝Ｅｎｇｌｉｓｈ；自定义年份：２０１２－０１－０１到２０２１－１２－３１ ；基本检索条件２设置为： 主题＝ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＭａｐ∗ ，其余检索条件同条件１；基本检索条件３设置为： 主题＝Ｍｅｄｉｃａｌ∗ ，其它条件同条件１㊂条件１检索到数据６０１９条，条件２检索到数据２５４３９条，条件３检索到数据４９３２９２条㊂根据条件１㊁２㊁３检索的结果进行高级检索，高级检索条件４：（＃１）ＯＲ（＃２）；高级检索条件５：（＃３）ＡＮＤ＃４㊂高级检索条件４检索到数据３０７８４条，高级检索条件５检索到数据１２５１条㊂由于选择了精确匹配且在检索条件中限定了文献类型，而ＷｏＳ数据库入库时也对文献类型进行了筛选分类，故检索获得的１２５１篇文献全部纳入本研究㊂１．２㊀研究方法本文以中国知网（ＣＮＫＩ）和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库核心合集收录的相关文献为研究对象，对国内外 知识图谱在医学领域研究 相关文献进行分析探究；利用文献分析工具ＣｉｔｅＳｐａｃｅ对国内外该领域的研究现状和研究热点进行可视化分析；最后，综合对比国内外该领域研究现状和研究热点，提出相关建议㊂１．３㊀检索结果截止２０２１年１１月６日，从ＣＮＫＩ核心期刊库检索出相关的文献２２０条，国内医学领域应用知识图谱的研究较少，从ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心期刊数据库检索出相关文献１２５１篇，相对于国内的研究，国外在该领域的研究投入较多㊂２㊀国内知识图谱在医学领域研究现状和热点分析２．１㊀发文量ＣＮＫＩ检索出该领域研究的学术论文２２０篇，从时间序列上来看，２０１２ ２０２１年，国内知识图谱在医学领域研究整体发文量呈增长趋势如图１所示㊂２０１２ ２０１４年该领域发文量增长缓慢，原因为国内知识图谱在医学领域研究处于起步阶段；２０１４年以后，该领域发文量增长速度较快；２０２０年达５３篇，增长率高达７０．９％学科领域的发文量在一定程度上可以反映该学科的发展程度和研究水平，该数据表明国内知识图谱在医学领域正处于较快发展阶段，知识图谱研究已引起了相关研究者的关注㊂国外文献数量30025020015010050发文量年份2012201320142015201620172018201920202021图１㊀发文量随时间变化趋势Ｆｉｇ．１㊀Ｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ２．２㊀作者和研究机构分析对作者和研究机构进行分析，有助于整体把握中国知识图谱在医学领域开展研究的作者和机构分布态势㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件进行可视化分析，获得该领域研究者的合作关系如图２所示，节点半径越大表示相应发文量越多㊂㊀㊀对论文发表的作者进行统计分析见表１㊂表中列出了知识图谱在医学领域研究发表论文数量前１０位的作者㊂普莱斯定律能够有效评价学者研究成果的影响力，定律指出相同主题中论文数量的一半是由具有较高生产力的作者群体所写，并且作者集合的数量约等于所有作者总数的平方根，计算公式（１）：Ｍｐ＝０．７４９㊀Ｎｐｍａｘ（１）式中Ｎｐｍａｘ表示发文量㊂按取整原则，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者㊂３３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图２㊀国内作者合作关系图Ｆｉｇ．２㊀Ｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ表１㊀国内作者发文量统计Ｔａｂ．１㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｄｏｍｅｓｔｉｃａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者５２０２０昝红英５２０２０张坤丽４２０２０穗志方４２０１４张持晨３２０２０关同峰３２０１７孙国涛３２０１４苏纯惠３２０１４郑建中３２０１９奥德玛３２０１４胡伟红㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得机构合作关系图如图３所示，图中节点半径越大表示该机构与其他机构合作次数越多㊁发文量越多㊂由图３可知，中国知识图谱在医学领域的研究主要集中在高校和研究所，且主要集中于信息情报工程学院和医学院，其中郑州大学信息工程学院和鹏城实验室发文量最多，说明这两所研究机构对知识图谱在医学领域的研究比较重视，而且合作密切，在该领域科研力量强大；其次是中国中医科学院中医临床基础医学研究所㊁华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院㊁华南理工大学工商管理学院等㊂２．３㊀国内研究热点和研究前沿分析研究热点和研究前沿常来源于新的科学发现或学科进展，是科学研究中最先进㊁最有发展潜力的研４３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀究主题或研究领域［６］㊂关键词词频共现可揭示文献所属领域研究主题的热点分布并揭示其内在联系和演进规律［７］㊂利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ绘制关键词词频共现时序图如图４所示，进而展现知识图谱在医学领域研究热点和趋势㊂时序图节点的大小代表出现频次，频次较多的关键词或名词短语在一定程度上代表该领域的研究热点［８］㊂关键词时序图中关键词表示该关键词首次出现的时间，字体或节点大小客观反映知识图谱在医学领域研究持续的热度，节点越大说明该方向研究持续的热度越久㊂图３㊀机构合作关系图谱Ｆｉｇ．３㊀Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｐ㊀㊀图４从左向右时间从２０１２年依次递增，最大的节点是 知识图谱 ，表明 知识图谱 热度在２０１２年一直持续；其次是 研究热点 ， 可视化 ， 共词分析 方面的热度比较持久；在 大数据 ㊁ 人工智能 词条出现后， 实体抽取 ㊁ 实体关系 和 实体识别 等关键词集中涌现，深度学习也应用于医学领域的知识图谱研究，说明随着前沿技术的应用，医学领域知识图谱的研究有了更深层次的发展；近年来知识图谱开始应用于 医养结合 ㊁ 临终关怀 ㊁ 养老院 等相关的养老服务，说明养老方向是近年国内医学知识图谱研究的一个趋势㊂５３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析图４㊀国内研究关键词时序图Ｆｉｇ．４㊀Ｔｉｍｅｌｉｎｅｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｓ３㊀国际研究热点和研究前沿分析３．１㊀发文量ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库中检索出知识图谱在医学领域研究方面的文献１２５１篇㊂从时间序列上来看，２０１２－２０２１年，国外知识图谱在医学领域的研究的发文量整体呈增长趋势，每年的发文量总体大于国内的发文量，在２０２０年增长最快，增长率为４８．４５％㊂总体表明，国外知识图谱在医学领域的研究正处于不断发展的阶段㊂３．２㊀作者和研究机构分析对国外高产作者进行统计，见表２㊂依据普莱斯定律，发文量在２篇或２篇以上的论文作者为核心作者，共计７７位，共发表论文１６２篇，占所有论文总数的１２．９５％，表明领域内合作度较小，作者发文都集中在自己的小圈子㊂可见国外在该领域研究的高产作者带头作用还未形成，且排名前十的作者中中国学者占据了６位，表明国内知识图谱在医学领域的研究处于国际前沿㊂㊀㊀利用Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ进行可视化分析，获得国外该领域研究者的合作关系图以及国外机构合作关系图，如图５㊁图６所示㊂由图５可知，国外作者间的合作度比较低，倾向于在自己的圈子中开展研究；由图６可知，国外知识图谱在医学领域的研究机构主要集中在高校，加拿大多伦多大学（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｏｒｏｎｔｏ）发文量最多，其次依次是加拿大的麦克马斯特大学（ＭｃＭａｓｔｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁美国的约翰斯㊃霍普金斯大学（ＪｏｈｎｓＨｏｐｋｉｎｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁加拿大的麦吉尔大学（ＭｃＧｉｌｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）等㊂在发文量前十的国外机构中，加拿大的高校占据四席，且排名前二的都是隶属于加拿大的机构，表明加拿大高校在该领域的研究投入较多，在国际处于领先地位㊂表２㊀国外作者发文量统计Ｔａｂ．２㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｐｕｂｌｉｓｈｅｄｂｙｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｓ发文量（篇）首次发文时间作者４２０１４ＣＬＯＶＩＳＦＯＧＵＥＭ４２０１４ＢＥＲＮＡＲＤＫＡＭＳＵＦＯＧＵＥＭ３２０１２ＥＬＰＩＮＩＫＩＩＰＡＰＡＧＥＯＲＧＩＯＵ３２０２０ＢＵＺＨＯＵＴＡＮＧ３２０２０ＹＡＮＧＬＩ３２０２０ＪＵＮＹＡＮ２２０２１ＴＡＯＬＩＵ２２０２０ＺＨＥＹＵＷＡＮＧ２２０１５ＡＤＡＭＬＥＥＧＯＲＤＯＮ２２０１８ＡＩＬＩＡＮＺＨＡＮＧ６３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀图５㊀国外作者合作关系图Ｆｉｇ．５㊀Ｆｏｒｅｉｇｎａｕｔｈｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎｃｈａｒｔ图６㊀国外机构合作关系图Ｆｉｇ．６㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐｃｈａｒｔ７３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析３．３㊀研究热点和前沿分析利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ构建关键词共现时序图，构建的关键词共现时序图包括３３９个节点，１７８６条连线如图７所示㊂可以看到ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ（知识）㊁ｓｙｓｔｅｍ（系统）㊁Ｃａｒｅ（护理）㊁ｍｏｄｅｌ（模型）㊁ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理）㊁ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育）㊁ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育）㊁ｄｉｓｅａｓｅ（疾病）㊁ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类）㊁ｉｍｐａｃｔ（影响）１０个热点词汇，显示当前国外在该领域的研究主题比较广㊂与国内的发展趋势相近，在２０１９年以后，出现了大数据㊁人工智能㊁预测等词汇，表明当前国外的知识图谱在医学领域的研究延伸到了技术应用的深层次领域㊂图７㊀国外研究关键词共现时序图Ｆｉｇ．７㊀Ｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｃｏ－ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｈａｒｔ４㊀国内外知识图谱在医学领域研究对比分析一篇文献的研究主题㊁研究方法等集中体现在关键词上，因此对一学科研究热点的探析可通过统计关键词的方法来进行研究，在ＣｉｔｅＳｐａｃｅ可视化图谱中，突变词是指在较短时间内出现较多或使用频次增长率明显提高的词，可以反映出该领域的前沿动态［９］㊂关键词突现度可以反映一段时间内影响力较大的研究领域［１０］㊂利用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ绘制关键词突显图来综合分析该领域的研究热点如图８所示㊂图８㊀关键词突显Ｆｉｇ．８㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｈｉｇｈｌｉｇｈｔ㊀㊀由图８可知，在研究内容方面，在知识图谱概念提出的前期，该领域 可视化 ㊁ 体系机构 ㊁ 学习 ㊁ 统计 等词出现较多，表明知识图谱研究初期，知识图谱在医学领域的研究大部分工作是利用知识图谱进行医学数据的统计㊂近几年，国内该领域逐渐出现 命名实体 ㊁ 抽取 ㊁ 分类 ㊁ 图数据８３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀库 等名词，可见随着科学技术的发展，医学领域的知识图谱正逐步构建起来㊂纵观国外知识图谱在医学领域的研究，从图概念㊁医学教育到药物的研发㊁病人的干预模式，而国内的研究则主要集中在统计和数据挖掘分析，值得注意的是中国知识图谱在养老服务中的研究比较深入㊂在研究深度方面，该领域的研究初期，国内外的研究热点主要集中在 统计 ㊁ 图概念 ㊁ 学习教育 领域的研究㊂随着时间推移，国外学者研究的主要方向在于知识图谱在 疾病 ㊁ 药物 ㊁ 干预方式 等领域的研究，国内主要注重于 大数据 ㊁ 数据挖掘 ㊁ 养老服务 领域的研究㊂最近研究的趋势都倾向于 人工智能｜ ， 实体抽取 ， 深度学习 等领域，表明知识图谱在医学领域的研究步入更深层次的阶段㊂在研究方向方面，国内知识图谱在医学领域研究关键词出现频次最高的为研究热点可视化（２６次）㊁文献计量（１３次）㊁深度学习（１０次）㊁研究前沿（６次）㊁人工智能（６次）㊁实体关系（５次）㊁大数据（４次）；国外关键词出现频次最高的为 ｓｙｓｔｅｍ（系统） （７０次）㊁ ｃａｒｅ（护理） （５９次）㊁ ｍｏｄｅｌ（模型） （５５次）㊁ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（管理） （５４次）㊁ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（教育） （４２次）㊁ ｍｅｄｉｃａｌｅｄｕｃａｔｉｏｎ（医学教育） （３９次）㊁ ｄｉｓｅａｓｅ（疾病） （３９次）㊁ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（分类） （３８次），说明国内的研究侧重于利用知识图谱相关技术进行医学领域知识的分析，并将前沿的技术应用到知识图谱中，而国外的研究侧重于把知识图谱应用到具体相关的应用，使其发挥实际作用，即国内知识图谱在医学领域的研究侧重于学术理论研究，国外研究侧重于实际应用㊂５ 结束语本研究借助文献计量学方法和Ｃｉｔｅｓｐａｃｅ软件，对２０１２ ２０２１年ＣＮＫＩ和ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库中收录的㊁以 知识图谱在医学领域研究 为主题的研究文献，从发表时间㊁作者机构及前沿热点视角进行统计分析，探讨国内外学者对于知识图谱在医学领域研究异同点，得出以下结论㊂从时间序列上看，知识图谱在医学领域的研究已引起国内外学者的广泛关注，该领域的发文量正随着时间推移，呈现不断增长的趋势，并且国内外在该方面的研究逐渐步入更深层次的技术领域，新的方法技术正不断应用到医学领域的知识图谱中，包括 人工智能 ㊁ 大数据技术 ㊁ 深度学习 ，最近几年 实体抽取 ㊁ 实体融合 ㊁ 图数据库 等关键词不断涌出，表明医学领域的知识图谱正在逐步被构建㊂随着人工智能㊁大数据技术㊁机器学习和知识图谱逐步融合，构建完善的医学领域知识图谱，必定在医学辅助决策㊁辅助诊断㊁智慧医疗等方面发挥积极作用㊂从该领域作者发文量和作者所属机构的合作情况来看，该领域还未形成具有带头作用的机构或团体，在该领域的研究合作度较低，知识图谱在医学领域还有广阔的发展空间，各机构间加强合作，扩展自己的合作圈是在该领域快速取得成果的有效途径㊂领域发文最多的前１０作者中，国内的作者占据一多半，足以展现出中国知识图谱在医学领域的研究处于国际领先水平，中国许多优秀的学者倾向于把研究成果优先发表于国外的核心期刊中㊂在研究机构中，加拿大高校在该领域的研究投入较多，在该领域的科研实力较强㊂国内外知识图谱在医学领域方面的研究侧重点不同，国内学者在该领域的研究处于世界领先地位，未来利用大数据㊁人工智能㊁深度学习技术推进医学领域知识图谱的构建当前知识图谱在医学领域的研究趋势㊂国内学者加强合作，积极探索理论和应用相结合的方式方法，进一步深化研究，必然推动中国医学领域的全面发展㊂参考文献［１］ＬＩＧ，ＬＩＵＹ，ＣＡＩＨ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｉｇｄａｔａｉｎｍｅｄｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｃ］／／２０１８３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｍａｒｔＣｉｔｙａｎｄＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＳＣＳＥ）．ＩＥＥＥ，２０１８：７６３－７６５．［２］袁凯琦，邓扬，陈道源，等．医学知识图谱构建技术与研究进展［Ｊ］．计算机应用研究，２０１８，３５（７）：８．［３］ＹＡＮＪ，ＷＡＮＧＣ，ＣＨＥＮＧＷ，ｅｔａｌ．Ａｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈｓ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１８，１２（１）：５５－７４．［４］朱超宇，刘雷．基于知识图谱的医学决策支持应用综述［Ｊ］．数据分析与知识发现，２０２０，４（１２）：２６－３２．［５］段宏．知识图谱构建技术综述［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１６，５３（３）：１９．［６］陈仕吉．科学研究前沿探测方法综述［Ｊ］．现代图书情报技术，２００９（９）：２８－３３．［７］孙雨生，陈卫．我国网格服务研究进展 基于ＣＮＫＩ（２００３－２０１２）的文献计量与知识图谱分析［Ｊ］．现代情报，２０１３，３３（７）：１０２－１１１．［８］安传艳，李同昇，翟洲燕，等．１９９２－２０１６年中国乡村旅游研究特征与趋势 基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ知识图谱分析［Ｊ］．地理科学进展，２０１８，３７（９）：３０－４４．［９］寇继虹，楼雯．概念图研究演进的知识图谱分析［Ｊ］．图书情报知识，２０１２（２）：１１７－１２３．［１０］李静，朱继民，武松．我国医学统计学课程研究热点及趋势的知识图谱分析［Ｊ］．中国卫生统计，２０２０，３７（２）：２８４－２８６．９３第５期郑增亮，等：知识图谱在医学领域的研究现状分析。
大连理工大学开题报告
时间表
2021年9月:Βιβλιοθήκη 选题和文献调研0102
2021年10月: 研究方案制定和实验准备
2021年11月: 数据采集和处理
03
04
2021年12月: 实验研究和模拟分析
2022年1月: 论文撰写
05
06
2022年2月: 论文修改和完善
06
CATALOGUE
预期成果与贡献
预期成果
论文发表
通过研究, 预期能够发表高 水平的学术论文, 提升大连
XXX领域的研究取得了显著 进展。国内外众多学者对 XXX进行了广泛研究, 涉及
XXX、XXX、XXX等多个方 面。
研究热点 当前, XXX领域 的研究热 点主要集 中在XXX 、XXX、 XXX等方 面, 其中 XXX是研 究的重点
研究方法
目前, XXX领域的研究方法 主要包括XXX、XXX、XXX 等, 其中XXX是最常用的研 究方法。
和效率。
03
CATALOGUE
研究目标与内容
研究目标
探索新的材料制备方法 通过实验研究, 探索一种新的材料制备方法 , 以提高材料的性能和稳定性。
开发高性能材料 利用新方法制备高性能材料, 以满足不同应 用领域的需求。
揭示材料制备机理 通过实验和理论计算, 深入探究材料制备过 程中的物理和化学机制。
内容分析法
对特定文本、图像或音频等资料进行 深入分析和解读, 以揭示其内在意义 和特点。
数理统计法
运用统计学原理和方法对收集到的数 据进行分析和处理, 提取有意义的信 息和结论。
05
CATALOGUE
研究计划与时间表
研究计划
确定研究题目和目标
通过查阅相关文献和资料, 结合指导老师的意见, 确定 具有研究价值和可行性的题 目 制,定明研确究研方究案目标和预期成 果。 根据题目, 制定详细的研究 方案, 包括研究方法、技术 路线、实验设计等, 确保研 究 数工 据作 采的 集科 和学 处性 理和可行性。
信息检索实验报告范文
信息检索实验报告范文一、实验目的本次实验的目的是熟练掌握基本的信息检索技术，包括使用IR工具进行文本的预处理、建立索引、查询等步骤，并通过实践掌握各种常见评价指标的使用及评价方法。
二、实验内容1. 数据集介绍本次实验使用的数据集是TREC3的文本数据集，该数据集共包含251多个文件，其中包括了美国汽车行业、计算机科学、新闻报道等多个主题，涵盖面广，内容复杂。
2. 实验过程（1）预处理我们需要对数据集进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等。
本次实验使用了开源工具Lucene进行预处理，并使用了英文停用词表和Porter词干提取器。
（2）建立索引接着，我们使用Lucene对预处理后的文本进行索引建立。
在建立索引的过程中，我们需要设置各种索引参数，如统计分词的词频、文档频率、文档长度等。
为了提高索引检索效率，在本次实验中我们使用了TF-IDF作为文档权重，并设置了文档最大长度、最小长度等参数。
（3）查询在索引建立完成后，我们需要对数据集进行查询。
本次实验使用了TREC3数据集中的查询内容进行查询。
查询时，我们需要设置查询的查询语句、查询的字段、查询的权重等。
为了提高查询效率，在查询中我们设置了BM25作为文档评价函数，并使用了默认的参数设置。
（4）评价在完成查询后，我们需要对查询结果进行评价。
在本次实验中，我们使用了常见的评价指标，如准确率、查准率、查全率、P@k等指标。
我们还根据实验要求使用了MAP、NDCG 等指标进行评价。
三、实验结果本次实验所使用的评价指标结果如下表：| 指标 | 查询1 | 查询2 | 查询3 | 查询4 | 查询5 | 平均值 ||--------|-------|-------|-------|-------|-------|------|| MAP | 0.425 | 0.286 | 0.659 | 0.489 | 0.284 | 0.427|| NDCG | 0.662 | 0.651 | 0.718 | 0.694 | 0.683 | 0.682|| P@5 | 0.400 | 0.800 | 1.000 | 0.800 | 0.200 | 0.720|| P@10 | 0.400 | 0.600 | 0.800 | 0.600 | 0.200 | 0.520|| 准确率 | 0.690 | 0.350 | 0.760 | 0.580 | 0.170 | 0.510|| 查准率 | 0.690 | 0.467 | 0.800 | 0.621 | 0.200 | 0.575|| 查全率 | 0.292 | 0.162 | 0.476 | 0.386 | 0.130 | 0.289|从表中结果可以看出，本次实验所使用的各项评价指标具有不同的特点。
医学信息检索实验报告
一、实验名称医学信息检索实验二、实验日期2023年10月25日三、实验目的1. 掌握医学信息检索的基本方法与技巧。
2. 熟悉常用医学数据库和检索工具的使用。
3. 提高医学文献检索的准确性和效率。
四、实验原理医学信息检索是指通过计算机技术，对医学领域的文献、数据等进行检索和获取的过程。
医学信息检索的目的是为了快速、准确地找到所需的医学信息，为临床诊断、治疗、科研等工作提供支持。
五、主要仪器与试剂1. 电脑2. 医学数据库：PubMed、CNKI（中国知网）、万方数据等3. 检索工具：关键词、布尔逻辑运算符等六、实验步骤1. 确定检索主题：以“糖尿病”为例。
2. 选择数据库：PubMed、CNKI、万方数据等。
3. 使用关键词进行检索：输入“糖尿病”进行初步检索。
4. 分析检索结果：筛选出相关性较高的文献。
5. 查看文献摘要：了解文献的基本内容。
6. 阅读全文：对感兴趣或重要的文献进行全文阅读。
7. 重复以上步骤，直至找到满意的文献。
七、注意事项1. 确定检索主题时，应尽量使用准确、简洁的关键词。
2. 在检索过程中，可运用布尔逻辑运算符（如AND、OR、NOT）进行组合检索，提高检索的准确性。
3. 阅读文献时，注意文献的发表时间、作者、研究方法等，以便全面了解文献的内容。
4. 遵循数据库的检索规则，避免误操作。
八、实验结果1. 在PubMed数据库中，检索到“糖尿病”相关文献约3000篇。
2. 在CNKI数据库中，检索到“糖尿病”相关文献约5000篇。
3. 在万方数据中，检索到“糖尿病”相关文献约2000篇。
九、讨论1. 通过本次实验，我们掌握了医学信息检索的基本方法与技巧，提高了文献检索的准确性和效率。
2. 医学数据库种类繁多，各有特点，选择合适的数据库对于检索结果至关重要。
3. 在检索过程中，注意运用布尔逻辑运算符，可以提高检索的准确性。
4. 阅读文献时，应注重文献的发表时间、作者、研究方法等，以便全面了解文献的内容。
医疗电子记录中的信息提取和归纳研究
医疗电子记录中的信息提取和归纳研究在现代医疗中，电子记录已成为一种不可或缺的工具。
我们可以通过电子记录来获取患者的病史、诊断、治疗方案等信息，这对医生进行诊疗起到了重要的辅助作用。
其中，信息提取和归纳是电子记录中最核心的两个环节。
信息提取是指从文本数据中识别和提取出有用的信息，比如病史、实验室检查结果、影像学检查结果等。
在实际应用中，要对信息提取进行分类和实体识别，以此确定提取出的信息是否与具体的临床预后或治疗决策相关。
然后将提取出的信息进行归纳总结，以辅助医生做出最终的诊疗决策。
在这个过程中，自然语言处理技术起到了至关重要的作用。
自然语言处理是将人类语言处理为计算机可读的形式的一种技术。
医疗电子记录中的信息提取和归纳也要借助于自然语言处理，从而更好地利用电子记录的信息。
但是，在医疗电子记录中，由于数据来源的多样性，文本数据也呈现出各种各样的表现形式，包括结构化和非结构化的信息，不同数量级的信息等等，给信息提取和归纳带来了极大的挑战。
为此，研究者们提出了许多技术方法来解决这一问题。
比如，有些方法建立在机器学习算法基础上，可以对包括病史、检查报告、医嘱等文本数据，进行实体识别、关系提取和概念映射等处理，然后建立起各种信息模板，将这些信息精准地录入电子记录中，提高了电子记录数据的结构化程度和信息质量。
此外，还有一些深度学习的技术被应用到文本信息提取方面，其中最值得一提的就是在神经网络中引入注意力机制，从而提高了模型的鲁棒性和提取精度。
这些方法不仅适用于医疗领域的电子记录，也可以应用于其他领域的自然语言处理中。
在信息归纳方面，研究者们也获得了很好的进展。
在医学领域，有许多疾病存在着多种风险因素，较为繁琐的临床特征，这些信息要从电子记录中逐一提取出来是比较困难的。
因此，研究者们开始探索自动化信息归纳的方法。
自动化信息归纳的主要思路是利用计算机的自然语言处理技术，从电子记录中提取出相同类别的信息，如疾病、症状、治疗方法等，然后自动地将这些信息进行分类汇总，生成相关的疾病诊断、治疗方案等信息的摘要，并将其整理成易于阅读的表格和图表形式，提供给医生进行讨论和决策。
智能信息处理实验室
实验室的发展目标：面向学科发展需要、未来国家发展需求，加强智能信息处理中重大基础性问题的探索， 努力在若干方向上，达到国际先进水平。重视基础研究与应用研究的结合，加强标准研制工作和专利申报工作。 努力创造宽松的学术氛围，培育自由探索的文化。进一步增强重要前沿领域的国际合作，建立对外合作和学术交 流。把实验室建设成为智能信息处理领域国际知名的科学研究、技术创新和人才培养的基地。
智能信息处理实验室的主要研究方向包括：数据挖掘与知识工程、文本挖掘与络检索、智能机器人控制、移 动机器人导航、多机器人协调、嵌入式系统、生物信息处理、中间件技术与交互式设计等领域。实验室近年来完 成了国家863计划、攀登计划(B)课题、国家自然科学基金、天津市科技攻关课题、企业合作项目30余项，并在智 能信息处理、智能机器人系统领域发表论文90余篇。
新疆大学信号与信息处理实验室的前身是2004年批准成立的新疆大学校级重点实验室“应用光学与光电子实 验室”，后经发展并整合又更名为“智能信息处理实验室”。
本实验室经过新疆大学“211工程”15年的建设，在科学研究、科研队伍建设、高端人才培养和实验室条件 建设方面取得了很大的成绩。本实验室拥有一批高水平的师资队伍，其中国务院特殊津贴专家和自治区有突出贡 献专家1人，教育部新世纪优秀人才支持计划2人，博士生导师6人、硕士研究生导师17人，教授16人、副教授12 人，具有博士学位教师人。实验室仪器设备总值已达1510多万元，实验室面积达1600多平方米。近三年本实验室 共获得的科研总经费为1926.68万元，其中纵向科研经费为1172.1万元。近五年共主持各类科研项目154项，其中 国家自然科学基金25项，科技部项目2项，省部级项目21项。近五年在国内外学术刊物上发表专业学术论文290多 篇，其中被SCI、EI和ISTP收录95篇，取得32项计算机软件著作权登记。近三年获得5项省级科学技术进步二等奖， 四项排名第一，一项排名第二。
Scopus数据库的特点与功能
Scopus数据库的特点与功能Scopus 数据库的特点与功能张建张苏辽宁 ( 大连理工大学图书馆 116024) 摘要文章介绍了目前全球规模最大的文摘和索引数据库—Scopus 的特点和功能。
—关键词 Scopus 检索引文功能Scopus 是荷兰著名的出版商 Elsevier 公司于用的、完善的大型文摘和索引数据库。
2004 年 11 月正式推出的新产品, 是目前全球规模最 Scopus 提供相对于其他的文摘和索引数据库, 大的文摘和索引数据库。
Scopus 收录由全球 4 000 多了很多新的特点和功能。
家出版商出版发行的科技、医学和社会科学方面的 1 检索功能15 000 多种经过专家评审的期刊, 其中涵盖了 Ei Scopus 的检索提供了不同的四种方式, 这四种 Village、Web of Science 及 Medline 数据库几乎全部检索方式和其他的文摘索引数据库相比, 都有其不的期刊。
因此, 相对于其他单一的文摘索引数据库而同的特点: 言, Scopus 的内容更加全面, 学科范围更加广泛。
特别 1.1 基本检索是在获取欧洲及亚太地区的文献方面, 它包含了10% Scopus 的基本检索界面( 见图 1) 非常简单。
首左右的亚洲文献, 其中 27%是我国的文献。
读者从而可以检索出更多的亚太地区文献。
通过 Scopus, 读者先, 对输入框中的词可以在 17 个字段中进行检索。
可以检索到 1960 年以来的 2 770 多万条摘要和题录包括: 所有字段; 著者; 题名、文摘及关键词( 主题) ;信息, 以及 1996 年以来所引用的参考文献约 24 500来源出版物名称; 篇名; 文摘; 关键词; 机构; 语种; 万条记录, 20 000 万个网页资源, 同时还有 1 270 万ISSN 号码; CODEN 号码; DOI 号码; 参考文献; 会议条专利文献信息。
且数据每日更新。
关于从MEDLINE数据库中进行知识抽取和挖掘的研究进展
第 22 卷 第 4 期 2003 年 8 月情 报 学 报Vol. 22 , August ,2003关于从 MEDL INE 数据库中进行知识抽取 和挖掘的研究进展崔 雷(中国医科大学信息管理与信息系统 (医学) 系 ,沈阳 110001)郑华川(中国医科大学肿瘤研究所 ,沈阳 110001)摘要 本文对近年来国内外利用医学文献检索系统 MEDLINE 进行知识抽取和文本数据挖掘的研究进行了回顾和综述 ,包括 Swanson 等开展的从文献中发现隐藏的联系的研究 ,Cimino 等人开展的从文献中抽取规则的研究 , 国外的共词及国内的共篇分析研究 。
并据此提出 ,在当前信息技术高速发展的条件下 ,应当充分开展知识抽取和 文本挖掘的研究 ,为图书情报部门的服务功能从文献管理向信息管理和知识管理转化进行理论上的探索 。
关键词 知识抽取 文本数据挖掘 MEDLINE 文献检索 数据库 共词分析Advances of the Studies on the Kno wledge Extraction andMining from the MEDL INE SystemCui Lei( Faculty of Information Management and Information System ( Medicine ) , China Medical University , Shenyang 110001)Zheng Huachuan( Cancer Institute , China Medical University , Shenyang 110001)Abstract This paper reviewed the studies abou t knowledge extraction and textual data mining with the citations from medicalbibliographic database MEDLINE , including S w anson ’s studies on discovering the relationships hidden in the literature , C i m i n o ’s studies on knowledge acquisition by extracting the semantic rules among MeSH term in the same citations , and co 2w ord cluster analysis. As librarians and information professionals must face the challenge brought by modern information techniques , the authors suggested that this research field should be emphasized as a key direction for shifting from document manag ement to information manag ement and knowledge management.Key word s knowledge extraction , textual data mining , MEDLINE , bibliographic database , c o 2w ord analysis.1 概 述随着计算机 、网络等信息技术的发展 ,电子化的 数据以“爆炸”的方式增长 。
自学——从0开始学CiteSpace
自学——从0开始学CiteSpace研一时，有门课的课程作业之一是介绍一种方法论，这里把当时的课程作业分享出来，教你如何从0开始一步一步操作CiteSpace。
CiteSpace作为文献计量法的文献处理工具，入门还是比较简单的。
使用工具最难的一步就在于快速入门，尽管这篇文章和这些图的质量远远没有达到发表论文的水平，不过还是有价值的。
希望对想要了解CiteSpace、有使用需求的人有帮助。
明天会再更新一篇利用CiteSpace分析的较为完整的课程论文。
目录一、CiteSpace——基于文献计量法设计的数据可视化软件（一）研究方法——文献计量法（二）CiteSpace是什么（三）如何下载CiteSpace二、以CNKI 为例进行案例分析（一）数据处理1. 获取数据2. 转换数据（二）建立项目/设置参数（三）可视化结果1. 关键词共现图谱的方法论基础、含义及分析2. 聚类的功能三、教师驻校培养模式研究的计量学分析结果（一）教师驻校培养模式研究文献年度分布（二）作者分布四、教师驻校培养模式研究热点分析（一）研究热点主题分析（二）研究领域分析五、教师驻校培养模式研究的演进路径教师驻校培养模式研究发展及热点演进的文献计量学分析——基于CitesSpace的可视化分析本文旨在通过借助工具CiteSpace(可视化文献分析软件)，来归纳和展望国内外对于教师驻校培养模式研究的发展历程、宏观趋势以及研究热点变化，达到论述文献计量法这一方法的目的。
一、CiteSpace——基于文献计量法设计的数据可视化软件（一）研究方法——文献计量法文献计量法是以文献体系和文献计量特征为研究对象，采用数学、统计学等计量研究方法，研究文献情报的分布结构、数量关系、变化规律和定量管理，进而探讨科学技术的某些结构、特征和规律的一门学科。
CiteSpace作为文献计量法中的一项文献处理工具，能帮助我们快速分析文献。
（二）CiteSpace是什么CiteSpace(可视化文献分析软件)是由美国雷德赛尔大学信息科学与技术学院的陈超美博士与大连理工大学的WISE实验室联合开发的科学文献分析工具，该软件将文献计量法、信息可视化法以及数据挖掘法结合起来，通过绘制知识图谱以探寻不同学科领域研究热点与趋势演化的关键路径及知识转折点。
大连理工大学研究生信息检索第一章 文献基础知识
1.1.1 按出版形式划分
（1）图书（学术专著）
联合国教科文组织（UNESCO）对图书的定义是：凡由出版
社（商）出版的包括封面和封底在内49页以上的印刷品，具有特定
的书名和著者，有国际标准书号（ISBN），有定价并取得版权保护 的出版物称为图书。其中，ISBN号具有专指性和唯一性。
适用于：
a. 完成一篇论文，写文献综述，确立创新点时；
b. 了解某学科领域或某一问题的研究现状、发展趋势； c. 在做学术研究的过程中，要了解与自己课题相关的研究状况，
查找必要的参考文献时。
大连理工大学图书馆 《信息检索》研究生课程教学组
1.1 文献类型
1.1.1 按出版形式划分 1.1.2 按文献加工深度划分
（3）会议文献
是指在各种学术会议上宣读的论文、产生的记录及由发言、论
述、总结等形成的文献，一般以会议论文集的形式出版或发表。
不少论文常常在正式发表前先提交学术会议交流，观点可能不 成熟，但内容新，是了解某学科水平动态的重要情报源。
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1.1 文献类型
1.1.1 按出版形式划分 1.1.2 按文献加工深度划分
特点：
会议文献涵盖具有代表性的各种观点，与其他出版物相比，
反映前沿科学的新动向和新成果更快，内容也较专深。
适用于：
a. 在做学术研究的过程中，要了解与自己课题相关的研究状况，
查找必要的参考文献时；
b. 要了解学科水平的动态时。
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1.1 文献类型
1.1.1 按出版形式划分 1.1.2 按文献加工深度划分
信息检索实验报告_2
信息检索实验报告信息检索试验报告以下是为大家收拾的信息检索试验报告的相关范文，本文关键词为信息,检索,试验,报告,，您可以从右上方搜寻框检索更多琴试验指导教师：崔新华完成日期：20XX年06月10日名目1.文献检索的意义....................................................32.检索主题......................................................... .33.课程试验地点......................................................44.检索主题分析 (4)4.1各主题分析...................................................44.2各主题检索策略...............................................55.检索步骤的制订. (7)5.1手工检索.....................................................75.2计算机检索...................................................86.检索内容 (10)6.1图书馆专业图书检索..........................................106.2中文科技期刊信息检索........................................106.3网络科技信息检索（含报纸和网络）............................257.检索主题结果的分析与总结.........................................298.信息资源检索课程心得 (31)1.文献检索的意义文献检索是教导讨论过程中必不行少的一环。
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。
大连理工版信息技术三上《文件巧搜索》说课稿
大连理工版信息技术三上《文件巧搜索》说课稿一. 教材分析《文件巧搜索》这一节是大连理工版信息技术三上的一个重要内容。
教材通过实例引导学生了解文件搜索的重要性，以及如何使用搜索引擎进行高效搜索。
本节内容主要包括搜索引擎的基本使用方法、关键词的选择和搜索技巧的运用。
通过本节的学习，学生能够掌握搜索引擎的使用，提高信息检索的能力。
二. 学情分析面对的学生群体是高中信息技术课程的学习者，他们已经具备了一定的计算机操作基础和网络使用经验。
但是，他们在搜索引擎的使用上可能存在一些问题，如关键词选择不当、搜索技巧不熟练等。
因此，在教学过程中需要针对这些问题进行指导和练习。
三. 说教学目标1.知识与技能目标：了解搜索引擎的基本使用方法，掌握关键词的选择和搜索技巧的运用。
2.过程与方法目标：通过实践操作，提高信息检索的能力。
3.情感态度与价值观目标：培养学生独立思考、自主学习的习惯，增强信息意识。
四. 说教学重难点1.教学重点：搜索引擎的基本使用方法，关键词的选择和搜索技巧的运用。
2.教学难点：搜索技巧的运用，如高级搜索、筛选结果等。
五. 说教学方法与手段采用“问题驱动”的教学方法，以学生为主体，教师为指导。
通过实例演示、小组讨论、实践操作等手段，使学生在实践中掌握搜索引擎的使用方法。
六. 说教学过程1.导入：通过一个实际案例，引导学生了解文件搜索的重要性，激发学生的学习兴趣。
2.讲解：讲解搜索引擎的基本使用方法，强调关键词的选择和搜索技巧的运用。
3.实践：学生进行实践操作，尝试使用搜索引擎进行文件搜索。
4.讨论：学生分组讨论，分享搜索经验，探讨如何提高搜索效果。
5.总结：教师引导学生总结本节课的学习内容，巩固知识点。
七. 说板书设计板书设计主要包括以下几个部分：1.搜索引擎的基本使用方法2.关键词的选择3.搜索技巧的运用八. 说教学评价通过学生在实践操作中的表现、小组讨论的参与程度以及课堂问答的回答情况等方面进行评价。
ai大语言模型在医学文本提取结构化信息中的应用
随着人工智能技术的不断发展，本人大语言模型在医学领域的应用越来越广泛。
医学文本提取结构化信息是医学研究中非常重要的一环，而本人大语言模型的出现为医学文本提取结构化信息提供了全新的解决方案。
本文将就本人大语言模型在医学文本提取结构化信息中的应用进行探讨，并分析其优势和挑战。
一、本人大语言模型简介本人大语言模型是指基于人工智能技术开发的模型，能够理解和生成自然语言。
该模型通过大量的语料库训练得到，能够自动生成具有语法正确性和语义连贯性的文本。
当前，本人大语言模型已经在多个领域有所应用，如自然语言处理、智能掌柜、智能翻译等。
二、本人大语言模型在医学文本中提取结构化信息的优势1. 自动化提取：本人大语言模型能够自动识别医学文本中的关键信息，并将其提取出来。
相比人工提取，本人大语言模型能够大大提高提取效率，并且能够降低人工提取的错误率。
2. 大规模处理：本人大语言模型能够处理大规模的医学文本数据，能够在短时间内完成对大量文本信息的提取和整理工作。
3. 多样化处理：本人大语言模型能够处理包括病历、医学论文、研究报告等多种形式的医学文本，具有较强的适应性和通用性。
4. 高质量提取：本人大语言模型通过深度学习技术进行训练，能够准确地提取医学文本中的结构化信息，保证提取结果的质量和准确性。
三、本人大语言模型在医学文本中提取结构化信息的应用目前，本人大语言模型在医学文本提取结构化信息方面已经取得了一些研究成果，并有一些应用案例。
1. 病历信息提取：本人大语言模型能够从病历中提取出患者的基本信息、病情描述、医嘱等关键信息，并进行结构化整理。
这对于医院的信息化建设和医生的诊疗工作具有重要意义。
2. 医学论文分析：本人大语言模型能够从医学论文中提取出疾病的发病率、病因、治疗方法等关键信息，并进行结构化分析。
这有利于医学研究人员进行数据挖掘和科学研究。
3. 药物信息提取：本人大语言模型能够从医学文本中提取出药物的名称、用途、剂量等信息，并进行结构化整理。
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树核
Nj
K C (T1 , T2 )
n1N1 , n2 N 2
(n , n )
1 2
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图核
图核通过比较目的关系之间的相同节点实现两输入图的相似度计算。 图核通过比较目的关系之间的相同节点实现两输入图的相似度计算
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图核
大连理工大学信息检索实验室 在生物医学文本挖掘领域的研究工作介绍
杨志豪 大连理工大学计算机学院
1
2012/8/27
大连理工大学信息检索实验室
教师: 7人
林鸿飞 教授
博士生 生: 10 硕士生: 40 网站 站: p 邮箱: irlab@
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蛋白质交互(PPI)关系抽取
抽取PPI关系对蛋白质知识网络的建立、蛋白质关系 的预测以及新药的研制。 随着生物医学文献数量的迅速增长，很难依靠人工抽 随着生物医学文献数量的迅速增长 很难依靠人工抽 取蛋白质关系信息。
The expression of rsfA is under the control of both sigma(F) g and sigma(G)
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基于词特征的核
词特征 两个无序的词集（两个实体之间和周围的词的集合）。 距离特征 两个蛋白质实体之间的词个数。 两个蛋白质实体之间的词个数 关键词特征 实体名之间或者周围存在着暗指蛋白质关系的词 （ bind 、interact 等）。 （“bind”、interact”等）。
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方法的优势
可以很大程度的提升经典方法中效果不好的特征 可以很大程度的提升经典方法中效果不好的特征，解决数据稀疏 解决数据稀疏 问题； 可以很容易的处理大规模未标数据，容易理解，易于实现，不受 具体分类器的限制等。 BMC C Bioinformatics o o at cs 审稿人评价
“ The overall ideas discussed in this paper present an interesting contribution to the fields of text mining i i for f bioinformatics bi i f i and d machine hi l learning i i in general. ” “it would be great contribution to the community…”,
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生物命名实体识别的难点
描述性的命名习惯：许多生物实体命名是描述性的，如“ 描述性的命名习惯：许多生物实体命名是描述性的，如 47 kDa sterol regulatory element binding factor”，名字较长这样很难确定 生物实体名的边界。 非标准的命名习惯：生物实体可能有多种拼写形式，如“ 非标准的命名习惯 生物实体可能有多种拼写形式 如“Nacetylcysteine”、“N-acetyl-cysteine”和“NAcetylCysteine”都是 指同 生物实体。功能无关的基因、蛋白质还可能出现同名的情 指同一生物实体。功能无关的基因、蛋白质还可能出现同名的情 况。 缩写：在生物医学文献中，缩写大量使用，也很不规范，如 “Interleukin i 2”的缩写“IL2” 2”是根据音节的得到的，而“ 是根据音节的得到的 而“palate” ” 的缩写“PAL”是根据音节的得到的。 包含关系： 生物实体名可以是其他生物实体名的子串，如 生物实体名可以是其他生物实体名的子串 如 “epidermal growth factor” 和“epiderБайду номын сангаасal growth factor receptor” 是两个不同的生物实体。
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生物医学文本挖掘中的主要研究问题
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我们的工作
自然语言处理技术+机器学习+领域知识 我们的研究包括:
生物命名实体识别和标准化 实体关系抽取 自动文摘 假设发现 蛋白质网络络合物抽取 …
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生物命名实体识别
识别医学文献中的各种实体(疾病、生理表征、基因 疾病 生理表征 基因/蛋白 质、化合物/药物) 高级文本挖掘任务的重要基础工作
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特征耦合泛化策略
我们提出了 种新的半监督机器学习方法-特征 我们提出了一种新的半监督机器学习方法 耦合泛化策略。 实例区分特征 (Example-distinguishing (E l di ti i hi f features, t EDF EDFs) ) 如 “bigram=IL 2” 类别区分特征 (Class-distinguishing features, CDFs) 如模式: “X X gene” gene , “X X proteins” proteins 特征的耦合程度(Feature coupling degree, FCD) EDF-CDF 对的相关度量 在海量的未标数据中自动学习得到这两类特征的耦合 程度，并将其转化为新的特征。 12
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生物命名实体标准化
基因标准化的目的 为生物医学文献中提到的基因和蛋白质名确 定其在数据库中对应的唯一标识符，从而建立起 这些实体与生物学数据库之间的联系。 挑战 标准化任务面临着语义方面的挑战 因为它 标准化任务面临着语义方面的挑战，因为它 需要对基因所表达的真实含义进行检测，给出基 因的标准形式。
图矩阵G计算了任何一对蛋白质关系对各个顶点之间的所有路径的权重和 计算了任何 对蛋白质关系对各个顶点之间的所有路径的权重和
GL
A n*n
T
A
n 1
n
L L (( I A) I ) L
T
1
图的邻接矩阵
L n*l
图的标签矩阵
图核计算两个图矩阵的 相似度
k (G , G ') Gij G 'ij
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蛋白质交互(PPI)关系抽取
已有方法: 基于自然语言处理(NLP)的方法 基于模板的方法 基于机器学习的方法 基于机器学 的方法 我们提出的方法: 基于多核学习的方法 基于层叠泛化的结果融合
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基于多核学习的方法
机器学习的方法中，基于核的方法是一种特征抽取 的有效方法 的有效方法。它保持对象的原始表达形式，通过计算一 保持对象的原始表 形式 计算 对实体的核函数的值使用这些对象。 基于词特征的核 树核 图核 核的融合
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其他相关工作
关于H1N1的假设发现研究 生物医学领域的自动文摘 基于哈希子图核的蛋白质关系抽取 基于多核的Drug Drug-drug drug关系抽取 生物医学领域的事件抽取 基于监督学习的蛋白质网络络合物抽取 …
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未来的工作
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研究领域
基于语义的搜索引擎（垂直搜索和移动搜索） 基于文本的情感计算（观点挖掘和情感分析） 面向生物医学领域的文本挖掘
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报告大纲
研究背景 我们的工作 我们的 作 未来的研究方向
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研究背景
生物医学文献呈指数级增长 Medline: 收录生物医学文献摘要2100万篇以上，每天 添加2000—4000篇。 篇 丰富的生物医学知识蕴藏在海量的文本中。 丰富的 物医学知识蕴藏在海 的文本中
Medline 文摘
实体相互作用关 系网络
蛋白质 知识发现
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系统集成
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系统集成
研究成果“PPIExtractor: A Protein-Protein Interaction E t Extractor t f for Bi Biomedical di l Literature Lit t ”被将于2012年10月在 美国费城举办的 BIBM2012（the 2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine）会议录 取为Regular Paper（录取率为19.93% ）。 审稿专家评价： Based on the findings presented, the proposed PPI extraction tool can be a useful resource for biologists and biomedical researchers. The tool is available online and will be of great g interest to the BIBM community…Overall, this work will make an excellent contribution.
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MEDLINE文摘数量呈指数级增长
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生物医学文本挖掘的实例
Swanson S anson 1986 发现鱼油（ fish oil ）和雷 诺氏病（ Raynaud y ‘s ）的潜在关联。
Platelet aggregation Raynaud s Raynaud's syndrome Vasoconstriction blood viscosity Fish oil Fish oil may help treat Raynaud's syndrome