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用搜索引擎搜索过医学论文吗?对你得到的结果满意吗?可能没有。在制药行业使用关键字搜索有严重的局限性。想象一下,你在找一份以"GSK"酶为特征的论文。使用通用搜索引擎,你会得到一些提到"糖原合成酶激酶"的文章,以及关于"葛兰素史克"公司的文章——这与你在这里的搜索并不特别相关。然而,一个由科学词汇和消歧系统支持的语义搜索引擎只会关注结果以蛋白质为特征,给你上下文特异性。如果您需要更高的准确性,并希望找到一种特定的蛋白质,如GSK3,则需要搜索:糖原合成酶激酶3α,GSK-3-A,GSK3A,α-糖原合成酶激酶-3,糖原合成酶激酶-3A…这是一个相当长的同义词派生词,对吧?另一方面,外观专利授权书模板,一个好的语义搜索系统会在索引时为您完成所有这些工作,这样您在搜索时就不必担心了。变革性数据集成这样做之后,就可以更好地进行下游数据分析了,因为从非结构化数据到结构化(类型化)数据的转换更加准确。然后,您可以将丰富的结构化数据连接到数据库和其他系统,专利检索培训,从而增强整个组织的数据连通性并加快分析速度。组级搜索伟大的语义搜索提供了实体之间的分类关系,因此可以进行更高阶的搜索。我发现有很多文章提到了伟哥的蛋白质靶点磷酸二酯酶5A(PDE5A),下图显示了PDE5A和磷酸二酯酶11A(PDE11A)是如何在一篇文章中找到的,以及它们在分类法中的位置。我们可以看到,PDE5A位于更广泛的"磷酸二酯酶"类别下的酶分类学中。我可以点击"磷酸二酯酶"类,让系统搜索它下面的任何内容:您可以看到PDE8B和PDE10A是如何用这种方式标识的。如果你有兴趣找出哪些竞争对手为你正在研究的目标开发了药物,这就变得非常有用了。你要找的是一套丰富的分类学,包括疾病、药物、蛋白质类等等。一个好的语义搜索引擎实际上会在纯文本中嵌入概念(即实体,如"PDE5A",实体类,如"gene",或更高层次的抽象,如"protein class"),这有什么用?好吧,中国专利信息查询,查询时间非常快而且非常准确,这都是因为您不必进行同义词扩展。从本质上讲,你对搜索粒度的控制要比在通用搜索引擎中控制得多。例如,你可以在Medline中搜索提及任何孤儿疾病的文章:在一个通用的搜索引擎中,如果不一步到位地利用生命科学的分类数据,这是很难做到的。连接此外,您可以检查共现数据,以了解情况。在本例中,我可以查看与提及PDE5A的文档相关联的指示: 在这里,我们很快看到勃起功能障碍和肺低血压与PDE5A有关,这也可以节省多少时间,当工作在药物的用途。你也可以在句子层面上观察共现现象。句子层面的共现现象比文档层面更能反映实体之间的真实关联。为什么?因为在文档级别,您可能会在keywords部分找到包含虚假和不相关术语的实体。一个全面的自动完成索引有助于指导你的搜索。比GSK公司或GSK the protein更深入一点!适合科学搜索但您并不局限于已经策划的实体和类型。您可以构建自己的词汇表或使用纯文本:请注意如何搜索Gilenya,但FTY720(药物的同义词)被正确识别。另请参阅"Indication"如何是一个实体类型,以及"worldwide or global"是如何通过纯文本查询来识别提到这两个词的文档。记住,语义搜索和它所建立的词汇一样好,专利代理人报名系统,一个拥有大量同义词的优秀词汇意味着输入药品的品牌名称也会带来与其临床名称相关的论文。现在你就知道了——与语义搜索所提供的深度和广度相比,关键词搜索在准确性、全面意识或效率方面根本无法与之竞争。语义搜索允许你回购宝贵的时间,否则这些时间将花在筛选大量文档上,甚至可以将文本数据转换成可以跨系统集成的东西,这要归功于实体识别。 准备好了解更多吗?退房:生物医学本体论在科学文献中的发展和重要性。利用人工智能支持的文本挖掘技术重新利用科学文献中发表的研究见解现代研究人员在搜索工具中想要的5件事RightFind®Insight由Scibie®平台提供支持,它将语义丰富的功能引入到搜索和阅读体验中,图片侵权,将信息转化为知识并加速新发现。在这里了解更多。

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