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“生物医药自然语言处理前沿研讨会”闭幕

发布日期:2017-12-22 发表者: 浏览次数:1591次





    12月16日,“生物医药自然语言处理前沿”研讨会在我校信息学院逸夫楼C603召开,来自华中农业大学、武汉理工大学、武汉大学的师生代表参加了本次研讨。研讨会邀请到科罗拉多大学丹佛分校KevinBCohen博士、香港城市大学Alex Chengyu Fang博士、武汉大学计算机学院章文博士、罗马尼亚雅西“亚历山德鲁-库扎”大学Daniela Gifu博士、武汉理工大学袁晓辉博士等5位专家,围绕生物医药文本处理做了5场精彩的报告。
 
    Kevin博士是科罗拉多大学医学院生物医学文本挖掘小组主任,巴黎萨克莱大学生物医学自然语言处理领域的D'Alembert主席,他做了题为《Everything that you need to know about language and natural language processing in 10 graphs》的报告,向大家介绍了计算生物学,生物医学与自然语言处理的关系,并解释了语言本身所具有的五种特性分别是:语言服从Zipfian分布、语言是结构化的,并不是线性的、语言有时是模棱两可的、语言是多变的。


    香港城市大学Alex Chengyu Fang博士向我们描述了语料标注技术,其中包括了语法标注,和句法分析。着重介绍了语法信息的重要性,以及其与高质量医学信息检索的相关性。此外还向大家介绍了他们团队开发的基于深度解析的事件提取系统。

    章文博士以题为《How to mine associations from biomedical data》的报告,首先介绍了为何从相似性着手来进行药物靶标相互作用的预测,接着介绍了线性邻居相似性算法的定义,原理,以及算法流程。最后他介绍了其团队是如何应用该算法到生物信息学领域,包括:药物副作用预测,药物、疾病相关性预测,以及LncRNA蛋白相互关系预测。

    罗马尼亚雅西“亚历山德鲁-库扎”大学的Daniela Gifu博士做了一场题为《An Overview of Semantic Relations between Entities》的报告,介绍了实体和语义关系的概念以及我们如何去发现这些语义关系,接着介绍了我们可以用哪些方法去识别这些语义关系,最后向听众介绍了语义关系的一些实际应用。她的报告十分翔实,受到了听众的高度关注。

    武汉理工大学袁晓辉博士向我们介绍了他们团队开发的表型抽取方法以及该方法的基本流程,接着着重介绍了该方法中他们团队提出的负类标签增强算法(NCLE),最后展示了该方法在实际使用中的优秀表现。参加报告会的师生围绕袁老师的研究展开了热烈的讨论。