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主题模型在临床文本挖掘中的应用现状
采用文献调研分析法对近10年国内外运用主题模型方法挖掘临床文本的研究进行归纳分析,总结研究现状和常用的主题模型方法,阐述主题模型在文本挖掘领域存在的局限性,以期为相关领域的研究提供借鉴.
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儿童癫痫研究热点分析
通过文本挖掘方法对当前儿童癫痫研究现状和热点进行总结分析,指出近年来儿童癫痫相关研究主要集中在遗传代谢性发病机制、外科手术治疗和新型抗癫痫药物应用等方面.
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学科背景知识在医学文本特征抽取中的应用
分析目前科技文献文本特征抽取方法研究现状,将基于背景知识的TF-IDF方法应用到医学文本特征抽取中,在4个医学领域中进行试验对比,结果表明该方法在抽取词汇数量较少时可以显著提高抽取效果,在对文本集合中通用词的过滤及重要特征词的识别方面明显优于使用通用IDF的TF-IDF方法.
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基于文本挖掘和医患互动论坛的深静脉血栓防治规律研究
基于“好大夫在线”、“寻医问药”和“有问必答”的医患互动论坛,利用中文分词、数据清洗过滤、词频统计、语义网络图、可视化等文本挖掘技术或方法,提取和归纳深静脉血栓的症状、病因、常用药、并发症、非药物治疗、护理方法等知识,验证文本挖掘方法在探索疾病防治规律方面的可用性,以及医患互动问答网络数据源用于医学研究的可行性.
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文本挖掘在医疗器械不良事件报告中的应用
基于美国食品药品监督管理局公共数据开放平台上的宫内节育器不良事件报告数据,运用词频分析、主题模型等文本挖掘方法分析其中的非结构化文本变量,探讨该方法应用的可行性并指出存在的问题.
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中医自然语言处理研究方法综述
简要介绍自然语言处理在中医学中的应用,通过对相关文献的研究分析,阐述关联规则挖掘、聚类分析、信息抽取、机器学习等方法的特点与应用方向。总结构建中医知识网络的相关方法,基于构建知识网络的方法提出未来中医自然语言处理研究的新思路。
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基于文本挖掘的乙型肝炎相关文献知识图谱分析
以2010-2012年万方医学网收录的乙肝领域国内核心期刊文献为数据源,采用文本挖掘技术,进行数据清洗、实体抽取、构建共词矩阵并绘制该领域的知识图谱.结果表明该方法适用于生物医学领域知识发现,能够为医疗工作者提供有价值的信息.
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文本挖掘技术在药物研究中的应用
介绍生物医学文献中文本挖掘的过程,重点分析论述文本挖掘在药物研究中的应用,主要包括在药物命名识别、药物靶标发现、药物疗效评价和中医用药规律中的应用,后指出文本挖掘在生物医学知识发现中需要解决的问题,并展望文本挖掘在药物研究领域的发展前景.
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近10年PubMed收录电子健康档案文献计量分析
以PubMed为数据源,运用文献计量学方法对2002-2011年间我国电子健康档案研究的相关文献从国家分布、文章类型、主题词频数及变化、主题词共现等方面进行分析,了解电子健康档案(EHR)的现状和趋势,以期为后续研究提供借鉴.
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基于本体的文本挖掘结果的存储与表现
对基于文本挖掘的生物医学本体构建进行初步尝试,将文本挖掘结果用本体这一概念模型进行组织和表达,由此证实应用本体存储和表现文本挖掘的结果切实可行,挖掘深度越强,领域本体所表达的知识便会越丰富.
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基于重现的无词典分词方法在中文生物医学文本挖掘中的应用
在对文本挖掘和中文分词方法进行概述的基础上,结合中文生物医学文本的特点,提出基于重现的无词典分词方法在构建医学文献相关性数据库、发现医学新名词、预测新兴研究趋势和基于文献的知识发现中的应用设想.
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医院开展医学大数据应用初探
阐述医院医学大数据的来源、特点以及在医学研究实践中的主要应用,指出医院医学大数据应用场景广泛,但同时面临众多问题与挑战,以期为医院医学大数据应用提供借鉴.
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SemRep处理结果统计挖掘系统的开发
针对SemRep不利于对所提取关系进行统计分析的问题,开发SemRep处理结果统计挖掘系统.介绍该系统各模块的设计情况,包括信息抽取、统计、查询、推导等.指出其功能能够达到初设计目的.
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有关分子生物学的知识发现研究进展
介绍当前国外有关分子生物学知识发现研究的进展,重点介绍其中运用文本挖掘技术对MEDLINE数据库中的文摘和元数据进行挖掘的新进展.
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文本挖掘在生物学中的应用
文本挖掘是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程.近年来许多研究人员利用计算机技术对生物医学文献全文或摘要进行了分析,现综述各项研究中所采用的文本挖掘技术.文本挖掘的任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等,还包括提高大分子序列同源查找的效率,进行细胞定位等复杂的目标.
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数据挖掘及其在信息服务业应用的研究现状
回顾数据挖掘产生的根源,对数据挖掘的定义、分类、分析方法和算法及其发展的体系结构进行简要的介绍,并重点探讨数据挖掘技术在信息服务业应用的研究现状,在此基础上指出数据挖掘所面临的挑战,也指出发展数据挖掘技术的成本问题.
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基于网络媒体的疾病暴发与监测信息资源的现状与思考
介绍基于网络媒体,运用文本挖掘和可视化技术实现的疾病暴发与监测信息资源,如GPHIN、 ProMed Mail、MedISys、Global Argus、HealthMap、EpiSPIDER.学习借鉴外国的技术经验及成果,扩大其在国内疾病监测领域内的应用,以期今后我国可以通过此技术实现疾病监测,服务疾病预防与控制工作.
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电子健康挖掘研究述评
从药物副作用挖掘、疾病爆发监控、消费者健康词汇表构建、缩写消歧和拼写错误检测以及情感分析和观点分析5个应用领域,对电子健康挖掘研究进行系统介绍,以期对国内相关研究起到一定的促进作用.
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中文消费者健康词的发现方法研究
探索一种中文消费者健康词的发现方法,阐述其构建过程,验证利用Word2vec进行消费者健康词表构建的可行性和合理性,为开发完整的中文消费者健康词表奠定基础.
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医患问答社区热点主题分析研究
介绍在线健康社区主题分析、主题识别方法的相关研究情况,以寻医问药网的糖尿病社区帖子为主要研究对象,通过文本挖掘和文本聚类方法,利用矢量空间模型和K-Means聚类模型进行主题分析,识别关键特征词,为在线健康平台提供信息服务建议,提升患者体验和促进健康管理.