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声明
1 绪论
1.1文本挖掘技术及其应用
1.1.1文本挖掘的定义
1.1.2文本挖掘的主要支撑技术:自然语言处理和机器学习
1.1.3文本挖掘的过程
1.1.4文本挖掘的研究内容
1.1.5文本挖掘的应用前景
1.2文本挖掘技术在生物医学领域中的应用
1.3本文的主要研究内容及论文的组织
2生物医学文本挖掘技术当前研究
2.1生物医学文本挖掘技术的研究意义
2.2生物医学文本挖掘技术当前研究内容
2.2.1信息检索
2.2.2文本分类
2.2.3自动文摘
2.2.4命名实体识别
2.2.5关系抽取
2.2.6假设发现
2.2.7信息集成
2.3挑战和未来的方向
2.4本人所作的相关研究
2.5本章小结
3生物医学文献生物命名实体识别
3.1生物医学文献实体识别相关研究
3.1.1命名实体识别的定义和研究意义
3.1.2命名实体识别技术的相关研究
3.2基于改进编辑距离算法的实体识别方法
3.2.1基于改进编辑距离算法的实体识别方法描述
3.2.2词典的构造和扩充
3.2.3改进编辑距离算法
3.2.4使用规则和语言学知识提高性能
3.2.5基于改进编辑距离算法的实体识别实验与讨论
3.3本章小结
4基于条件随机域与上下文线索结合的实体识别方法
4.1基于条件随机域与上下文线索结合的实体识别方法描述
4.2条件随机域(CRFs)模型
4.3特征选择
4.4利用上下文线索提高性能
4.5基于条件随机域与上下文线索结合的实体识别方法实验与讨论
4.6本章小结
5生物医学文献实体关系抽取
5.1生物医学文献实体关系抽取相关研究和存在的问题
5.1.1生物医学文献实体关系抽取的定义和研究意义
5.1.2生物医学文献实体关系抽取的相关研究
5.2基于链接语法分析的实体关系抽取方法
5.2.1基于链接语法分析方法描述
5.2.2指代消解和实体识别
5.2.2链接语法和链接语法分析器
5.2.3复杂句子处理和关系抽取
5.2.4基于链接语法分析方法实验与讨论
5.3本章小结
6基于支持向量机的实体关系抽取方法
6.1基于支持向量机的实体关系抽取方法描述
6.2支持向量机模型
6.2.1广义最优分类面
6.2.2支持向量机
6.2.3核函数
6.3特征选取
6.4基于支持向量机的实体关系抽取方法实验与讨论
6.5本章小结
7生物医学文献中的假设发现
7.1生物医学文献假设发现相关研究
7.1.1生物医学文献假设发现的研究意义
7.1.2生物医学文献假设发现的相关研究
7.2医学主题词和医学概念相结合的假设发现方法
7.2.1生物医学文献资源
7.2.2医学主题词和医学概念相结合的假设发现方法
7.2.3医学主题词和医学概念相结合的假设发现系统结构
7.2.4假设发现的试验与讨论
7.3本章小结
8总结与展望
8.1总结
8.2展望
参考文献
攻读博士学位期间发表学术论文情况
攻读博士学位期间参加项目情况
致 谢
大连理工大学;