WWWOct, 2016

Web 上用户浏览本体论：以 NCBO 的 BioPortal 使用日志为例的研究

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TL;DR该研究使用数据挖掘技术对用户在 BioPortal 上的浏览行为进行研究，并成功识别出七种特定的浏览行为类型，从而为更好地支持用户探索和发现现有本体论提供有益信息。
ontologiesbiomedicalncbobioportaldata mining
发现论文，激发创造
  • 生物医学本体中的语法建模结构调研

    本研究基于对 BioPortal 的调查，提出一种基于语法的方法，用于识别和分析公共本体学建模实践，发现生物医学本体学只在 OWL 构造不深度嵌套或复杂组合时共享简单的句法结构，然而很多本体学也包含非常规的句法结构。

    Jul, 2022

  • EBOCA: 生物医学概念关联本体证据

    本文提出 EBOCA 本体论，旨在描述生物医学领域的概念和它们之间的关联，以及支持这些关联的证据。该本体论已经成功评估，并使用来自 DISNET 的测试数据和自动协会提取从文本转换为知识图表，以用于真实场景的评估。

    Aug, 2022

  • 使用马尔可夫链在协作本体工程项目中发现常走路径

    本文研究了生物医学本体的发展，介绍了生物医学本体协同编辑的大型项目，并使用马尔科夫链分析了五个医学本体工程项目的日志，发现了一些有趣的互动模式和共性差异，为生物医学领域的项目经理、本体编辑器、开发人员和贡献者提供了有益的工具和建议。

    Jul, 2014

  • DiscoverPath: 一种面向生物医学研究的知识精炼与检索系统

    基于知识图谱的论文搜索引擎 DiscoverPath 可以提供生物医学研究的高效文章检索和跨学科知识探索，通过提取术语和关系创建知识图谱，并提供查询建议和可视化界面，以增强用户体验。

    Sep, 2023

  • InBiodiv-O：印度生物多样性知识管理本体

    本文旨在通过提出一种方法论并建立本体来推动印度生物多样性信息的语义分析，以便将所有术语通过本体结构进行编码，经全面评估后本体在特定领域内表现良好，然而在实现本体时需要考虑具体领域的需求。

    Aug, 2021

  • 大规模本体化健康系统数据：实现转化性发现

    介绍了一种将 OMOP 词汇表映射到 OBO 本体论的算法 OMOP2OBO，可以帮助系统地识别从基因测试中受益的难以诊断的患者，从而促进了基于 EHR 的深度表型分析。

    Sep, 2022

  • AstroPortal: 天文学、宇航学和其他空间主题的本体库概念

    本文描述一个天文学、宇航学和其他与空间相关主题的本体库，可以称为 AstroPortal（或 SpacePortal）、AstroHub（或 SpaceHub）等。该存储库适用于学术、研究和其他数据密集型领域，与空间科学（包括天文学）、地球科学和宇航学等数据密集型学科相关。该存储库应提供一个集中平台，用于搜索、审查和创建与天体相关主题的本体，从而减少研究时间，同时提供一个用户友好的方式来研究和比较目标领域的知识组织系统或语义资源。在目标领域中没有现有的存储库的情况下，本文还提出了一个新颖的概念。

    Sep, 2023

  • BiOnt：基于多个生物医学本体的深度学习关系提取

    在本研究中，采用使用深度学习方法和生物医学本体论，例如 Gene Ontology、Human Phenotype Ontology、Human Disease Ontology 和 Chemical Entities of Biological Interest，提高生物医学关系抽取方法，达到了比现有技术更高的精度。

    Jan, 2020

  • 一种用于科学挑战和方向发现的搜索引擎

    本文介绍了一种新颖的从全文中提取和搜索科学挑战和方向的任务，以促进快速知识发现。我们构建并发布了一个专家注释的语料库，并使用我们的数据训练模型来识别 COVID-19 疫情相关的生物医学跨学科工作中的挑战和方向，从而构建了一个专用搜索引擎。我们的实验表明，我们的系统在协助知识发现方面优于流行的科学搜索引擎，并且我们的模型可以泛化到更广泛的生物医学领域和 AI 论文。

    Aug, 2021

  • 大规模临床本体的语义搜索

    本文介绍了一种基于深度学习的方法来构建大型临床本体的语义搜索系统，该方法使用 Triplet-BERT 模型和直接从本体生成训练数据的方法，并在五个真实基准数据集上进行了评估，在自由文本到概念和概念到概念的搜索任务中取得了高结果。这项方法优于所有基线方法。

    Jan, 2022