2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著生物技術(shù)的發(fā)展,生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量急劇增加,例如:生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,最大、最權(quán)威的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)(NCBI MEDLINE)包含1900多萬(wàn)篇文獻(xiàn),并以每月幾萬(wàn)篇的速度增長(zhǎng),這使得生物醫(yī)學(xué)研究者難以有效地獲取所需的文獻(xiàn)信息。因此,生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)挖掘系統(tǒng)成為生物醫(yī)學(xué)研究者必不可少的工具。而生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索是最基礎(chǔ)的文獻(xiàn)挖掘,因此,提高生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)的性能是一項(xiàng)重要的、基礎(chǔ)的任務(wù)。
   在生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中,基因、蛋白質(zhì)、疾病等術(shù)語(yǔ)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(gè)變體表示,疾病“colorectal cancer”采用縮寫詞“CRC”表示等;生物醫(yī)學(xué)研究者檢索文獻(xiàn)時(shí)所用的查詢語(yǔ)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(yǔ)匹配;這就引起了生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中查詢與文獻(xiàn)不匹配的問(wèn)題,進(jìn)而導(dǎo)致了檢索性能的下降。
   基于本體的查

3、詢擴(kuò)展能夠解決查詢與文獻(xiàn)不匹配的問(wèn)題。本文綜述了生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)挖掘的研究成果和生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的最新進(jìn)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(kuò)展角度入手,將生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域最大的本體庫(kù)(UMLS超級(jí)敘詞表)以及UMLS的信息提取工具M(jìn)etaMap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(kāi)發(fā)的信息提取算法Met

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