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PubMed及类似网络检索系统的分析
2024-11-03 23:04
        高通量技术和大规模数据处理技术在过去10年发展迅猛,作为二者载体的文献也呈现爆炸性增长的势头。文献的阅读对于许多从事生物医学研究的科学家和医务工作者都是至关重要的,但是囿于文献数量的庞大和迅速增长,想要全面掌握和跟踪最新的科学进展显得尤为困难。为此,NCBI不断地为PubMed添加功能,使之更加有利于用户的使用;同时,一些其他机构(如Google Scholar)也投入到文献服务中来,开发出一系列更加适于用户使用的文献服务工具。这些尝试与文字信息挖掘(text mining)技术一起提供了更加先进的网络工具,使PubMed的检索质量进一步提高。NCBI的Lu回顾了28种与PubMed相关的工具,阐明了它们的创新点、与PubMed及互相之间的关系,并前瞻了PubMed未来的发展方向。

PubMed及类似网络检索系统的分析

巨量文献需要更有效的检索工具

    文献检索即是指检索人根据不同的需求通过工具来查找所需文献的过程。在本文中检索工具是网络为基础的在线系统,文献仅限于生物医学领域,检索人包括对特定内容感兴趣的用户和需要特定文章中数据的用户。2010年,PubMed中已有两千多万文献。PubMed是NCBI数据库系统的一个组成部分,提供38个数据库的检索。现在PubMed包括5000余种从1948年起生物医学杂志的全文或摘要,成为至今为止最重要的生物医学检索工具,为全世界的研究人员提供最新的医学信息。

    尽管PubMed是一种强劲的检索工具,但是对于个人来说,迅速检索到自己感兴趣的文章越来越难。结果,用户经常被成百上千的条目所困:1/3在PubMed上进行的检索,其结果超过100条文献。NCBI不得不建议用户用更加精确的检索词来回避这种信息超载,除此以外,PubMed的公开性使得一些外部的工具得以替代PubMed成为更加有效的检索方法。

    对于这些替代工具以前也有过介绍,但本文与之不同的是首先大部分替代检索系统以前未经过详细的介绍或是2008年以后出现的系统;其次我们使用了不同的分类标准来对系统进行分类和比较,以便使用户可以更加详细地了解这些系统的异同;第三,我们提供了这些系统的细节,并提供了我们对于PubMed认识的第一手资料;最后我们建立了一个这些工具的统一接口并且为将来新系统的注册提供地址(http://www.ncbi.nlmhttp://www.360doc.com/content/12/0112/10/CBBresearch/Lu/search/)。我们提供了文献检索的一站式服务(one-stop shopping)。

PubMed的工作方式

    PubMed提供自然语言(英语)检索,自由写入文字,反馈给用户与检索词匹配的文献列表。搜索策略有两点特征:首先PubMed具有词汇自动转换功能(Automatic Term Mapping),这包括MeSH转换表(MeSH Translation Table),包括MeSH词、参见词、副主题词等;刊名转换表(Journal Tanslation Table);短语表(Phrase list)及著者索引(Author Index)。并且支持布尔运算。

    其次,PubMed的文献排序并不以相关性而以时间为准,即所谓的逆时间排序。
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