本文主要是介绍[生物医学文本挖掘]利用文本特征用于提取文献中药物之间的关系，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
背景
今年三月份准备投个会议文章，参考了一篇生物医学文本挖掘（BioNLP) 的文章，非教育网的朋友请点击百度云查看。这篇文章在之前实验室的journal club 论文交流的时候讲过，这里把ppt贴上，ppt总结了文章的主要内容，欢迎大家批评指正。
第一页：文章标题
姓名信息啥的删了 #(^_^)#
第二页：文章基本信息
发表不到一年，引用29次，文章还可以，但是仔细读完后发现文章还是能进行改进的。
第三页：问题描述+背景
介绍了一点生物背景，本科学微电子的，现在转做生物大数据处理，没生物背景，简单介绍下，有错误欢迎指正。
第四页：研究现状
就是文章里introduction的主要东西。
第五页：文章的转折点
讲文章为什么会提出这种新的基于特征的方法，思路就来自这里。
第六页：workflow
文章的主要流程，看了几遍文章画出来的。
第七页：文章最重要的地方之一
用5种常用句式加上不同句式的不同特征生成特征向量，由于作者总结的句式不能涵盖所有的情况，这个对方法的性能有影响，在conclusion里作者也做了分析说明。
第八页：性能分析
列出了一些性能分析，这里就简单贴几个，具体可以看文章。
结束语
总结下自己的感受。
1. 看文献要抓重点，一看就明白。
2. 生物医学文本挖掘入门快，想做东西也快，做的人也不多，自己还要多努力。
这篇关于[生物医学文本挖掘]利用文本特征用于提取文献中药物之间的关系的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
