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文檔簡介
1、隨著生物技術(shù)的發(fā)展,生物醫(yī)學文獻的數(shù)量急劇增加,例如:生物醫(yī)學領(lǐng)域,最大、最權(quán)威的文獻數(shù)據(jù)庫(NCBI MEDLINE)包含1900多萬篇文獻,并以每月幾萬篇的速度增長,這使得生物醫(yī)學研究者難以有效地獲取所需的文獻信息。因此,生物醫(yī)學文獻挖掘系統(tǒng)成為生物醫(yī)學研究者必不可少的工具。而生物醫(yī)學文獻檢索是最基礎(chǔ)的文獻挖掘,因此,提高生物醫(yī)學文獻檢索系統(tǒng)的性能是一項重要的、基礎(chǔ)的任務。
在生物醫(yī)學文獻中,基因、蛋白質(zhì)、疾病等術(shù)語的
2、表示不統(tǒng)一,例如:基因“prion protein”經(jīng)常由“prnp、Prn-p、CD230、PrPL-P1-like、prion protein PrP”等多個變體表示,疾病“colorectal cancer”采用縮寫詞“CRC”表示等;生物醫(yī)學研究者檢索文獻時所用的查詢語言不統(tǒng)一;而大多數(shù)已存在的檢索模型依賴于精確的術(shù)語匹配;這就引起了生物醫(yī)學文獻檢索中查詢與文獻不匹配的問題,進而導致了檢索性能的下降。
基于本體的查
3、詢擴展能夠解決查詢與文獻不匹配的問題。本文綜述了生物醫(yī)學文獻挖掘的研究成果和生物醫(yī)學文獻檢索的最新進展,分析了基于Lucene的生物信息檢索系統(tǒng)Lucegene。從基于本體的查詢擴展角度入手,將生物醫(yī)學領(lǐng)域最大的本體庫(UMLS超級敘詞表)以及UMLS的信息提取工具MetaMap引入到生物信息檢索系統(tǒng)Lucegene中,從而提出了基于UMLS和Lucene的集成檢索模型。本文采用Lucene檢索框架,利用UMLS開發(fā)的信息提取算法Met
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