1. 本选题研究的目的及意义
生物医疗信息抽取旨在从海量非结构化生物医疗文本中自动识别和提取关键信息，是生物医学文本挖掘、自然语言处理和人工智能领域的重要研究方向。
该领域的研究对于推动生物医疗领域知识的发现、药物研发、疾病诊断和治疗等方面都具有重要的意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，生物医疗信息抽取成为了一个热门的研究领域，国内外学者在该领域取得了丰硕的成果。
总的来说，生物医疗信息抽取经历了从基于规则的方法到基于机器学习的方法，再到基于深度学习的方法的演变过程。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕生物医疗领域信息抽取的关键技术和方法展开研究，并探讨其在疾病诊断、药物研发等方面的应用。
主要内容包括：
1.生物医疗领域信息抽取技术:深入研究基于规则、基于机器学习和基于深度学习的生物医疗信息抽取方法，分析各种方法的优缺点，并结合生物医疗文本的特点，探索适用于生物医疗领域信息抽取的有效技术路线。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与分析阶段:深入调研生物医疗信息抽取、知识图谱构建、深度学习等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果、技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型构建与实验阶段:针对生物医疗文本的特点，选择合适的深度学习模型，并对其进行改进和优化，以提高信息抽取的性能。
构建生物医疗领域知识图谱，并设计实验评估其性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向生物医疗领域特定文本的信息抽取模型研究:将针对生物医疗领域的特定文本类型，如电子病历、医学文献等，研究适用于该类型文本的信息抽取模型，并探索如何将领域知识融入到模型中，以提高信息抽取的准确率和效率。
2.基于深度学习的生物医疗知识图谱构建方法研究:将探索如何利用深度学习技术自动构建生物医疗知识图谱，包括实体识别、关系抽取、知识融合等关键技术，并研究如何构建大规模、高质量的生物医疗知识图谱。
3.生物医疗信息抽取技术应用于实际场景的探索:将探索生物医疗信息抽取技术在疾病诊断、药物研发等实际场景中的应用，并开发相应的应用系统，以验证其有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘康,段伟,王石,等.生物医疗领域知识图谱构建技术与应用综述[J].计算机研究与发展,2021,58(11):2323-2342.
[2] 周驰,王浩,陈家俊,等.生物医学文本挖掘技术发展综述[J].软件学报,2020,31(01):3-29.
[3] 孙茂松,陈杰,徐睿峰,等.中文生物医学信息抽取技术进展[J].计算机学报,2019,42(08):1729-1754.
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