基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
人类基因组计划使生物医学的研究取得了前所未有的成就,在研究结果中得到了大量的生物医学实体,如基因、蛋白质、器官、疾病和药物等,但这些生物实体之间存在什么样的关系仍不完全清楚.作为生物医学研究成果载体的文献呈指数增长,已成为科研人员获取知识的瓶颈.文本挖掘能够解决信息超载问题,故对生物医学实体关系的挖掘流程和评价指标进行介绍,对生物医学文本挖掘在研究生物实体关系抽取中采用的基于统计的方法、基于自然语言处理的方法和基于模式匹配的方法进行了阐述,对各种方法进行了综合比较,同时介绍了国内外相关研究.
推荐文章
生物医学命名实体识别的研究与进展
命名实体识别
文本挖掘
特征选择
机器学习
生物医学领域中的文本信息抽取技术与系统综述
信息抽取
生物医学
自然语言处理
BioTrHMM:基于迁移学习的生物医学命名实体识别算法
迁移学习
隐马尔可夫模型
命名实体识别
文本挖掘
生物医学纤维的开发
功能性纤维
生物医学
生物可降解
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 生物医学实体关系抽取的研究
来源期刊 中华医学图书情报杂志 学科 医学
关键词 生物医学文本挖掘 生物医学实体 关系抽取
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 专题
研究方向 页码范围 5-10
页数 分类号 G350|R-05
字数 5585字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-3982.2010.05.002
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (62)
共引文献  (56)
参考文献  (24)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (4)
二级引证文献  (0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2001(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2002(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2003(9)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(6)
2004(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2005(12)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(8)
2006(10)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(5)
2007(10)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(4)
2008(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生物医学文本挖掘
生物医学实体
关系抽取
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
中华医学图书情报杂志
月刊
1671-3982
11-4745/R
大16开
北京市海淀区西四环中路59号
2-714
1991
chi
出版文献量(篇)
5113
总下载数(次)
5
总被引数(次)
21058
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导