营销型网站建设优化建站,网站建设方案模板下载,网站建设实验原理,系统优化升级本文转载自公众号#xff1a;PKU自然语言处理前沿。近日#xff0c;由北京大学互联网信息工程研发中心#xff08;CIRE#xff09;开发的英语医学知识图谱英文抗生素药物医学知识图谱IASO1.0发布#xff0c;面向公众正式开放试用。IASO是利用自然语言处理与文本挖掘技术PKU自然语言处理前沿。 近日由北京大学互联网信息工程研发中心CIRE开发的英语医学知识图谱英文抗生素药物医学知识图谱IASO1.0发布面向公众正式开放试用。IASO是利用自然语言处理与文本挖掘技术基于大规模医学文本数据以人机结合的方式研发的英文药物医学知识图谱。IASO知识图谱基于DOIDONCBIHPO和DrugBank等数据库以及在线百科权威医学文献等高质量医学数据资源构建而成的。涵盖507种传染病及其治疗方法332个不同的感染部位936种系统相关症状371种并发症838,407种细菌341种抗生素及其介绍1,504对抗生素和细菌之间的反应速率抗菌谱431对药物相互作用关系以及86对抗生素特异性群体的禁忌关系。基于药物医学知识图谱IASO课题组还进行了药物开发中的关键一环——药物相似性计算的相关探索包括研究抗生素与其副作用之间的关系和探讨NDF-RT药物基本药理学特性的作用机制等。为验证基于IASO的药物相似性计算的准确性我们邀请至少3名医生对1326对最常用的抗生素进行了标注其范围为[0,1]。每位医生所给评分与平均评分之间的Pearson系数范围为0.827至0.864 Spearman系数范围为0.792至0.888均证明了医生评估的可靠性。课题组未来还将不断添加更多的医学实体及其层次化类别信息继续迭代更新完善知识图谱欢迎大家多提宝贵意见在未来的工作中我们将致力于建立大规模、高质量的中文/英文医学知识图谱为智能医学奠定专业知识基础。附1IASO 1.0链接 http://www.iasokg.com/附2IASO药物知识图谱和药物相似性数据标注下载http://www.iasokg.com/dataDownload#dataSet欢迎大家试用并提出宝贵意见IASO仅供学术研究使用不做商业用途。研发者团队北京大学互联网信息工程研发中心CIRE雷凯副教授、沈颖助理研究员、研究生袁凯琦、温德斯、张丽珠、陈道源、邓扬、戴竞超、黄济乐。雷凯1998年毕业于北京大学计算机系获学士学位1999年毕业于美国哥伦比亚大学计算机系获硕士学位2015年毕业于北京大学计算机系统结构专业获博士学位。现为北京大学深圳研究生院信息工程学院副教授。沈颖2011年7月获欧盟Erasmus Muduns自然语言处理英国/法国双硕士学位。2015年7月获法国巴黎第十大学医学信息学博士。2017年9月于北京大学深圳研究生院继续科研工作。主要研究方向包括医学信息学自然语言处理数据挖掘机器学习人工智能等。OpenKG开放知识图谱简称 OpenKG旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。点击阅读原文进入 OpenKG 博客。
