一种用于生物医学应用中成对关联排序的简单文本挖掘方法
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2019-06-13 v1 定量方法
摘要
我们提出了一种简单的文本挖掘方法，该方法易于实现，所需数据收集和准备工作量极小，且易于用于提出目标术语列表与关键短语之间的排序关联。我们将此方法命名为KinderMiner，并将其应用于两个生物医学应用。第一个应用是识别用于细胞重编程的相关转录因子，第二个是识别用于药物重定位研究的潜在药物。我们将算法结果与现有数据和最先进算法进行比较，在两个应用领域均展示了令人信服的结果。虽然我们在此将该算法应用于生物医学领域，但我们认为该方法可推广到任何规模足够的可用语料库。
引用
@article{arxiv.1906.05255,
title = {A Simple Text Mining Approach for Ranking Pairwise Associations in Biomedical Applications},
author = {Finn Kuusisto and John Steill and Zhaobin Kuang and James Thomson and David Page and Ron Stewart},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.05255},
year = {2019}
}