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生物醫(yī)學文獻中蘊藏著各種各樣的生物醫(yī)學知識，通過借助不同的數(shù)據(jù)挖掘/文獻挖掘方法，文獻挖掘可以選擇性的從中提取出特定主題的知識。作為一個完整的文 獻挖掘平臺，需要完成兩類功能：數(shù)據(jù)處理與文獻挖掘。
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生物醫(yī)學知識發(fā)現(xiàn)平臺
生物醫(yī)學文獻中蘊藏著各種各樣的生物醫(yī)學知識，通過借助不同的數(shù)據(jù)挖掘/文獻挖掘方法，文獻挖掘可以選擇性的從中提取出特定主題的知識。作為一個完整的文 獻挖掘平臺，需要完成兩類功能：數(shù)據(jù)處理與文獻挖掘。數(shù)據(jù)處理包括文獻數(shù)據(jù)處理和其他數(shù)據(jù)處理，如從文獻數(shù)據(jù)庫中獲取文獻數(shù)據(jù)，驗證數(shù)據(jù)的完整性，提取文 獻數(shù)據(jù)中的特定信息，以及提取其他類型的數(shù)據(jù)中的指定信息。在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)提供的規(guī)范化數(shù)據(jù)的基礎之上，文獻挖掘系統(tǒng)對其進行統(tǒng)計或者NLP方面的分析處 理，進而挖掘出實體名稱、實體關聯(lián)模式和實體關聯(lián)網(wǎng)絡等知識。
根據(jù)文獻挖掘的處理流程，生物醫(yī)學知識發(fā)現(xiàn)平臺包括六個子系統(tǒng)：1）文獻獲取系統(tǒng)，主要功能包括文獻下載、文獻校驗、數(shù)據(jù)更新和數(shù)據(jù)日志分析等；2）數(shù)據(jù) 預處理系統(tǒng)，主要功能為從原始數(shù)據(jù)中提取出指定的信息，并按照需求保存為合適的格式；3）NLP系統(tǒng)，加工文本數(shù)據(jù)，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以進行知識推理的 素材，主要功能為分詞、實體名稱識別、詞性標注和實體名稱映射等；4）關系挖掘系統(tǒng)，主要功能為計算實體共出現(xiàn)頻率，提取實體關聯(lián)模式，提取關聯(lián)實 體；5）網(wǎng)絡構建系統(tǒng)，主要功能是提供實體關聯(lián)網(wǎng)絡的基本性質(zhì)以及連通子圖、Hub子圖和關聯(lián)子網(wǎng)絡的提��；6）網(wǎng)絡可視化系統(tǒng)，圖形化展示網(wǎng)絡分析結 果。系統(tǒng)的部分成果發(fā)布在http://lifecenter.sgst.cn/textweb。
技術基礎
生物醫(yī)學知識發(fā)現(xiàn)平臺是一個JavaEE系統(tǒng)，整合了GeniaTagger、Mallet、ABner和Standford Parser等自然語言處理相關的軟件，能夠完成常見的文本挖掘任務。由于文本挖掘任務是高計算量的工作，知識發(fā)現(xiàn)平臺在多線程處理方面進行了大量的優(yōu)化 工作。
服務方式
依托知識發(fā)現(xiàn)平臺，我們能夠提高如下的服務：
生物醫(yī)學文獻注釋與服務：從文獻中識別出實體，從而實現(xiàn)文獻注釋的目的，并能夠在傳統(tǒng)的文獻查詢功能基礎之上，提高基于實體的查詢；
特定疾病相關的文本挖掘：能夠提供疾病及其相關疾病的信息，以及疾病相關的基因、蛋白質(zhì)、小分子等信息；
多個基因/蛋白質(zhì)的關聯(lián)網(wǎng)絡分析：依托全文獻數(shù)據(jù)庫的文本挖掘結果，構建實體關聯(lián)網(wǎng)絡，從而能夠從網(wǎng)絡中找出指定的基因/蛋白質(zhì)之間的關系，并以網(wǎng)絡的形式展示這種關系；
生物醫(yī)學數(shù)據(jù)整合服務：借助實體關聯(lián)網(wǎng)絡和實體名稱－生物醫(yī)學數(shù)據(jù)映射技術，我們能夠提供基于文獻的數(shù)據(jù)整合服務；
其它文本挖掘定制服務：我們可以依照用戶需求，分析文獻的內(nèi)容，為用戶定制特定的文本挖掘服務。
手機版：文本挖掘服務
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