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Text mining: powering the database revolution

机译:文本挖掘:助力数据库革命

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摘要

Mark Gerstein and colleagues in Correspondence (Nature 447,142; 2007) propose that journals should require authors to manually provide structured abstracts to facilitate text mining of biological information. There are three main difficulties in implementing such a proposal. First, life-science terminologies are huge, diversified and complex. This means that identifying the correct content descriptors is almost impossible for inexperienced users of online term repositories.
机译:马克·格斯坦(Mark Gerstein)及其同事在《通讯》(自然刊447,142; 2007)中建议,期刊应要求作者手动提供结构化摘要,以促进文本文本的生物信息挖掘。实施这一建议存在三个主要困难。首先,生命科学术语是庞大,多样化和复杂的。这意味着对于没有经验的在线术语库用户来说,几乎不可能确定正确的内容描述符。

著录项

  • 来源
    《Nature》 |2007年第7150期|p.130|共1页
  • 作者单位

    Friedrich Schiller University Jena, Computational Linguistics Group - JULIE Lab, 07743 Jena, Germany;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自然科学总论;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:56:17

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