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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,已经迭到年平均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.
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文献信息
篇名 生物医学文本挖掘技术的研究与进展
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
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
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 89-98
页数 10页 分类号 TP391
字数 9522字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2008.03.012
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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