面向生物医学文本的疾病关系挖掘模型及算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-30页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景、目的、意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-28页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第28-30页 |
| 2 生物医学命名实体识别方法 | 第30-50页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 基于双层模型的实体识别方法 | 第31-34页 |
| 2.3 基于双层模型的特征挖掘 | 第34-40页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第40-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 3 基于文本发现的疾病本体标注 | 第50-67页 |
| 3.1 引言 | 第50-52页 |
| 3.2 疾病本体标注方法 | 第52-59页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第59-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 4 基于文本发现的疾病语义关系挖掘 | 第67-77页 |
| 4.1 引言 | 第67-69页 |
| 4.2 疾病语义关系挖掘方法 | 第69-73页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 5 生物医学文本中疾病网络的假设生成 | 第77-93页 |
| 5.1 引言 | 第77-79页 |
| 5.2 基于文本分类和概念共现的假设生成方法 | 第79-86页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第86-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 6 结论与展望 | 第93-96页 |
| 6.1 总结 | 第93-94页 |
| 6.2 展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-106页 |
| 附录 1 攻读学位期间发表的主要论文 | 第106-107页 |
| 附录 2 攻读学位期间参与的科研项目 | 第107页 |
