Information Retrieval in Biomedicine pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Prince, Violaine (EDT)/ Roche, Mathieu (EDT)

出品人:

頁數:432

译者:

出版時間:

價格:1963.00元

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isbn號碼:9781605662749

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息檢索
• 生物醫學
• 生物信息學
• 文本挖掘
• 醫學信息學
• 自然語言處理
• 機器學習
• 數據挖掘
• 知識發現
• 數據庫

信息檢索在生物醫學領域的研究與實踐 圖書名稱：信息檢索在生物醫學領域的研究與實踐 內容簡介： 本書係統地探討瞭信息檢索（Information Retrieval, IR）技術在生物醫學領域的深入應用、前沿挑戰與未來發展方嚮。生物醫學領域每天都産生海量、異構的數據，包括基因序列、蛋白質結構、電子健康記錄（EHR）、醫學文獻、臨床試驗報告以及生物醫學圖像等。有效、精確地從這些復雜數據源中提取、組織和檢索相關信息，是推動生命科學研究、改善臨床診斷和優化公共衛生決策的關鍵所在。 本書的撰寫旨在為生物醫學信息學傢、生物信息學研究人員、臨床數據科學傢以及高年級本科生和研究生提供一本兼具理論深度與實踐指導的參考書。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的信息組織理論到尖端的深度學習驅動的檢索模型，並著重分析瞭生物醫學數據的特殊性對傳統IR方法提齣的挑戰。 第一部分：生物醫學信息基礎與挑戰 第一章：生物醫學信息的生態係統 本章首先描繪瞭當前生物醫學信息學的宏觀圖景。我們詳細分析瞭數據源的多樣性與復雜性，包括： 文獻數據庫： PubMed/MEDLINE、Embase 等的結構、索引方法（如 MeSH 術語）以及文獻計量學的應用。 組學數據： 基因組學、轉錄組學、蛋白質組學數據的特點、存儲標準（如 FASTA、FASTQ 格式）以及數據量的爆炸性增長。 臨床數據： 電子健康記錄（EHR）中的非結構化文本（如臨床筆記）和結構化數據（如 ICD 編碼）的提取與標準化問題。 知識圖譜與本體論： 介紹生物醫學本體（如 Gene Ontology, SNOMED CT）在知識建模和語義互操作性中的核心作用。 第二章：傳統信息檢索模型的生物醫學適應性 本章迴顧瞭經典IR模型（如布爾模型、嚮量空間模型、概率模型）在處理生物醫學文本時的局限性與改進方嚮。重點討論瞭詞匯鴻溝（Vocabulary Mismatch）問題，即醫學術語的多義性、同義詞、縮寫和領域特定語言（DSL）如何影響匹配精度。我們探討瞭基於詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）的變體以及如何整閤外部知識（如本體映射）來增強文檔與查詢的相關性評分。 第二部分：核心技術與算法演進 第三章：生物醫學文本的預處理與特徵工程 高效的檢索依賴於高質量的特徵錶示。本章深入剖析瞭針對生物醫學文本的專業化預處理技術： 命名實體識彆（NER）： 專注於識彆和分類關鍵生物醫學實體，如基因、疾病、藥物、突變和生物過程。介紹瞭基於規則、統計和深度學習（如 Bi-LSTM-CRF）的 NER 方法，以及專門用於生物醫學領域的標準數據集（如 BioCreative 挑戰賽數據集）。 關係抽取（Relation Extraction, RE）： 如何識彆實體之間的語義聯係，例如“藥物A 治療 疾病B”或“基因C 調控 過程D”。探討瞭監督學習、遠程監督和弱監督方法在稀疏關係數據中的應用。 術語標準化與消歧（Normalization and Disambiguation）： 如何將文本中齣現的特定術語（如“ACE”）映射到唯一的標準標識符（如 MGI:12345）。 第四章：基於學習的排序模型（Learning to Rank, LTR） LTR 是現代信息檢索的核心。本章詳細介紹瞭如何將排序問題轉化為機器學習任務。我們區分瞭點式（Pointwise）、對式（Pairwise）和列錶式（Listwise）的LTR方法。在生物醫學場景中，我們分析瞭如何利用用戶反饋（如引文分析、臨床路徑接受度）和領域特定特徵（如證據強度、臨床試驗階段）來訓練更具預測性的排序模型。 第五章：深度學習在生物醫學檢索中的革命 本章聚焦於深度學習模型如何剋服傳統稀疏錶示的限製，實現對文本深層語義的捕捉： 詞嵌入（Word Embeddings）： 比較 Word2Vec、GloVe 在生物醫學語料（如 PubMed 摘要）上的訓練效果，並引入上下文敏感的嵌入（如 ELMo）。 預訓練語言模型（PLMs）： 深入分析 BERT 傢族模型（如 BioBERT、PubMedBERT）的架構、領域適應性預訓練（Domain-Adaptive Pre-training）策略，以及它們在問答係統和復雜查詢理解中的應用。 語義匹配網絡： 介紹 Siamese 網絡、雙塔模型（Two-Tower Models）以及交叉編碼器（Cross-Encoders）如何用於計算查詢與文檔的細粒度語義相似度，實現更精準的排序。 第三部分：高級應用與評估 第六章：跨模態信息檢索與多模態數據融閤 生物醫學研究日益走嚮多模態。本章探討瞭如何整閤文本、圖像（如病理切片、醫學影像）和序列數據： 跨模態匹配： 利用共享嵌入空間（Joint Embedding Space）將不同模態的數據進行對齊和檢索。例如，通過文本描述檢索相關的病理圖像。 圖像注釋與檢索： 針對放射學報告和圖像的關聯性分析，以及基於深度特徵的醫學圖像檢索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）。 數據融閤策略： 討論在決策支持係統中，如何將結構化生物標誌物數據與非結構化臨床文本進行有效融閤，以支持更全麵的信息檢索結果。 第七章：知識圖譜增強的檢索與推理 知識圖譜（KG）提供瞭結構化的生物醫學知識網絡，極大地增強瞭檢索的解釋性和推理能力： KG 嵌入： 利用 TransE、RotatE 等方法將圖譜實體和關係嵌入到低維嚮量空間中，用於相似性計算。 圖譜路徑推理： 如何利用知識圖譜中的多跳路徑來迴答復雜的因果或關聯性查詢，例如“發現與疾病X和基因Y均相關的藥物”。 可解釋性檢索（Explainable IR）： 利用知識圖譜的結構作為證據鏈，解釋為什麼某個文檔被檢索或推薦，這在臨床決策支持中至關重要。 第八章：評估方法與實驗設計 嚴謹的評估是衡量檢索係統性能的基石。本章係統梳理瞭生物醫學信息檢索的評估指標與實驗範式： 基礎指標： 精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數、平均準確率（MAP）以及 NDCG 的應用場景。 任務導嚮評估： 針對特定應用（如臨床決策支持、文獻綜述自動化）的定製化評估框架。 基準數據集與挑戰賽： 分析 BioASQ、CLEF 等關鍵基準測試的設置，以及它們如何推動領域技術進步。重點討論瞭相關性標注的復雜性與偏差在生物醫學領域的影響。 第四部分：倫理、隱私與未來展望 第九章：生物醫學數據隱私與倫理考量 在處理敏感的患者健康信息（PHI）時，隱私保護至關重要。本章探討瞭信息檢索係統必須遵循的倫理和法律框架（如 HIPAA）： 去識彆化技術（De-identification）： 針對 EHR 文本中敏感信息的自動檢測、屏蔽和替換技術。 聯邦學習與差分隱私（Differential Privacy）： 如何在不共享原始敏感數據的前提下，訓練齣高性能的檢索模型，實現模型訓練與數據隱私的平衡。 第十章：前沿趨勢與開放性問題 本書的最後一部分展望瞭信息檢索在生物醫學領域未來的研究熱點： 因果推斷與檢索： 從關聯性檢索轉嚮因果性檢索，識彆乾預措施與結果之間的真實機製。 小樣本與零樣本學習： 如何利用少量或無標注數據，快速適應新的疾病或快速爆發的公共衛生事件。 人機協作係統： 設計更直觀的交互界麵，使生物醫學專傢能夠高效地與復雜的檢索係統協作，共同發現知識。 通過對這些核心主題的深入闡述，本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解和掌握推動生物醫學信息檢索技術嚮前發展的關鍵要素。

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當我看到《生物醫學信息檢索》這本書時，腦海中立刻浮現齣無數個關於它可能包含內容的畫麵。我設想，這本書或許會從信息檢索的基本概念入手，例如什麼是“檢索”，什麼是“信息”，以及在生物醫學領域，信息檢索的特殊性體現在哪裏。然後，它可能會深入探討各種各樣的檢索策略，比如關鍵詞的選擇、布爾運算符的運用、同義詞和近義詞的考慮，甚至是布爾邏輯之外更復雜的檢索技巧。我尤其期待它能夠詳細介紹幾種主流的生物醫學文獻數據庫，並提供實用的操作指南，幫助讀者掌握如何高效地利用這些資源。此外，書中是否會提及如何進行係統性文獻迴顧（Systematic Review）或元分析（Meta-Analysis）的信息檢索方法？這對於生物醫學研究者來說，絕對是極其重要且實用的技能。我希望這本書能在這方麵提供詳盡的指導，讓我能夠更加自信地麵對復雜的研究任務。

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一本封麵設計簡潔，泛著淡淡學術氣息的書，名為《生物醫學信息檢索》。我拿到這本書的時候，首先吸引我的是它沉甸甸的質感，仿佛蘊含著海量的知識。我一直對信息檢索這個領域抱有濃厚的興趣，尤其是將其應用於生物醫學這樣一個充滿挑戰和前沿的學科。想象一下，在這個信息爆炸的時代，如何纔能高效、精準地從浩如煙海的生物醫學文獻中找到真正有價值的研究，這本身就是一個值得深入探討的問題。這本書的標題無疑點燃瞭我內心的探索欲。我期待它能帶我走進這個神秘而迷人的世界，瞭解其中的奧秘，學習掌握先進的信息檢索技術和方法。作為一名對生物醫學研究充滿熱情，但又在信息檢索方麵略顯門外漢的讀者，我渴望從這本書中獲得清晰的指引。我希望它能夠循序漸進地講解，從基礎概念到高級應用，逐步提升我的信息檢索能力，讓我能夠更自信地麵對復雜的生物醫學信息海洋。

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《生物醫學信息檢索》這本書，光是看書名就讓人覺得它是一本“乾貨”滿滿的工具書。作為一名對前沿生物醫學研究充滿好奇心的讀者，我常常感到在海量的信息洪流中找不到方嚮。有時候，一篇關鍵的文獻可能隱藏在成韆上萬篇相似的文章中，而尋找這些“珍珠”的過程，往往耗時耗力。我希望這本書能夠教會我如何“淘金”，如何用最有效的方式，最少的力氣，找到最適閤我的信息。我期待書中能夠介紹各種不同類型的生物醫學數據庫，比如PubMed、Embase、Scopus等等，並且詳細講解它們的使用技巧和高級搜索功能。更重要的是，我希望書中能夠分享一些關於如何評估信息質量、如何識彆虛假信息、以及如何利用檢索結果來輔助科研選題、實驗設計和論文撰寫等方麵的經驗。

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最近有幸翻閱瞭一本名為《生物醫學信息檢索》的書籍，它的齣現恰逢其時。作為一名在生物醫學領域摸索多年的研究人員，我深切體會到“信息過載”的痛苦。每天都會有海量的文獻湧現，如何在其中快速鎖定與自身研究方嚮高度相關，且質量可靠的信息，一直是睏擾我的難題。這本書的標題直擊痛點，讓我看到瞭解決這一睏境的希望。我期望它能為我提供一套係統性的解決方案，不僅僅是停留在理論層麵，更希望能夠包含實操性的指導，例如如何構建有效的檢索策略，如何評估檢索結果的準確性和全麵性，以及如何利用各種先進的工具和平颱來輔助信息檢索。我尤其關注書中是否會涉及新興的AI技術在生物醫學信息檢索中的應用，比如自然語言處理、機器學習在文獻分類、摘要生成、關係抽取等方麵的進展，這對我來說極具吸引力。

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手裏捧著一本《生物醫學信息檢索》，我有一種置身於知識寶庫入口的期待感。這本書的封麵風格非常樸實，沒有花哨的圖案，隻有清晰的文字，似乎在傳達一種“內容為王”的態度。我一直認為，在任何一個專業領域，高效的信息檢索能力都是一項核心技能。尤其是在生物醫學這個日新月異的學科，新的研究成果、治療方案、診斷技術層齣不窮，如果無法及時有效地獲取這些信息，很容易落後於時代。因此，我非常好奇這本書將如何闡述信息檢索的原理，它會詳細介紹哪些檢索工具和數據庫，又會提供哪些有效的策略和技巧，幫助研究者節省時間，提高效率，並且避免陷入無效的搜索泥沼。我對書中可能涉及到的信息組織、知識發現、以及如何將檢索到的信息轉化為可用的知識，抱有極大的興趣。

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