申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院

申请日：2020-07-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111797296B

主分类号：G06F16/951

分类号：G06F16/951;G06F16/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明提供了一种基于网络爬取的毒物‑靶标文献知识挖掘方法及系统，其中，所述基于网络爬取的毒物‑靶标文献知识挖掘方法包括：获取毒物及靶标数据信息并处理以建立综合数据集；开发网络爬虫工具；基于所述综合数据集，利用所述网络爬虫工具爬取毒物及靶标文献文本信息并处理以建立文献文本数据库；基于所述文献文本数据库，利用自然语言处理技术确定毒物‑靶标潜在作用关系，形成毒物‑靶标关系知识库；利用所述文献文本数据库及毒物‑靶标关系知识库进行毒物‑靶标文献知识挖掘。本发明基于网络爬取的毒物‑靶标文献知识挖掘方法及系统效率高、准确好、智能化程度高。

主权项：1.一种基于网络爬取的毒物-靶标文献知识挖掘方法，其特征在于，包括：获取毒物及靶标数据信息并处理以建立综合数据集；开发网络爬虫工具；基于所述综合数据集，利用所述网络爬虫工具爬取毒物及靶标文献文本信息并处理以建立文献文本数据库；基于所述文献文本数据库，利用自然语言处理技术确定毒物-靶标潜在作用关系，形成毒物-靶标关系知识库；利用所述文献文本数据库及毒物-靶标关系知识库对毒物-靶标关系和文献文本信息进行检索及定向文献查询，从而进行毒物-靶标文献知识挖掘；所述基于所述文献文本数据库，利用自然语言处理技术确定毒物-靶标潜在作用关系，形成毒物-靶标关系知识库，包括：基于相似性分析、聚类分析、主题挖掘对爬取的文献和建立的文献文本数据库中数据进行处理，得到多维的文献定量数据；基于实体关系抽取采用数据挖掘技术确定毒物和靶标关系的统计分析模型；基于深度学习算法采用词向量、多层神经网络技术优化模型参数；基于多维的文献定量数据，利用优化后的统计分析模型确定文献毒物-靶标的关系，并形成毒物-靶标关系知识库。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 基于网络爬取的毒物-靶标文献知识挖掘方法及系统

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