Orange3实战教程：文本挖掘---《PubMed》组件

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 自然语言处理 orange3中文版
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/148754238

PubMed

从PubMed期刊获取数据。

输入

  • 无

输出

  • 语料库（Corpus）：从PubMed在线服务获取的文档集合。

PubMed包含超过2600万条来自MEDLINE、生命科学期刊和在线书籍的生物医学文献引用。此小部件允许您查询并检索这些条目。您可以使用常规搜索或构建高级查询。

PubMed小部件界面

  1. 输入有效邮箱：用于检索查询结果。
  2. 常规搜索：
    • 作者（Author）：查询特定作者的条目。留空表示查询所有作者。
    • 时间范围（From）：定义文献发表的时间范围。
    • 查询（Query）：输入查询内容。
      高级搜
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Orange3实战教程：文本挖掘---《卫报》API组件
err2008的专栏
06-18 38
《卫报》API组件通过《卫报》开放平台获取文章数据，需要用户提供API密钥。使用步骤包括：输入密钥、设置查询条件（关键词、时间范围、提取特征），然后点击搜索开始检索。检索结果可在语料库查看器中浏览。该组件功能类似其他数据检索工具，支持获取标题和正文等内容。示例展示了如何查询特定关键词和时间范围内的文章。
Orange3实战教程：生物信息---GEO 数据集
err2008的专栏
07-08 759
GEO数据集组件提供对NCBI基因表达综合数据库的访问。该组件允许用户浏览和下载GEO数据库中的基因表达数据集，并输出为可分析格式。用户可以选择样本或基因作为行，合并基因测量值，并自定义输出名称。组件支持自动/手动提交，提供数据集搜索过滤功能，显示实验描述和样本注释信息。示例展示了如何选择"咖啡因效应"数据集并输出数据供后续分析。所有下载数据集会在本地缓存以便快速访问。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1248
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
LiteratureReading:[2019] BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for……
有朋自远方来，不亦乐乎。
03-21 1083
和这两位作者的名字后面有相同的标记（1,†），表示他们对论文的贡献是相等的，即共同第一作者。他们隶属于韩国大学计算机科学与工程系，位于韩国首尔。隶属于Clova AI研究部门，Naver Corp.，位于韩国首尔。和Sunkyu Kim这两位作者同样隶属于韩国大学计算机科学与工程系，位于韩国首尔。Chan Ho So隶属于韩国大学生物信息学跨学科研究生项目，位于韩国首尔。
橙色3文本挖掘：数据探索的新型武器
gitblog_00003的博客
06-22 898
橙色3文本挖掘：数据探索的新型武器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 橙色3文本挖掘（Orange3-Text）是面向数据科学家和文本分析爱好者的强大工具箱，它为广受欢迎的数据挖掘软件Orange3增添了专门针对文本分析的功能。本篇将带你深入了解这一宝藏项目，揭示其技术魅力，探讨应用领域，并突出它的独特特点。 项目介绍 Orange3-Text扩展了Orange3...
基于Tranformer的NLP实战(4):BERT实战-文本分类与命名实体识别的数据结构
主要分享嵌入式软件、人工智能部分知识
07-03 1362
这篇文章主要探索了用于文本分类和命名实体识别任务的两个数据集结构。文本分类任务中，每条文本会被标注为某一类疾病(癌症、神经系统疾病或其他)NER 任务中，每个词都被标注为 I、O或B，以识别医学文献中的疾病实体。掌握了数据结构，就为后续构建 BERT 模型打下了坚实基础。下一篇文章，我们将正式进入模型构建部分，并了解如何使用 NVIDIA NeMo 工具包。
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining
发呆的比目鱼的博客
04-06 2795
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining Paper：https://arxiv.org/abs/1901.08746 Code: https://github.com/naver/biobert-pretrained, https://github.com/dmis-lab/biobert Abstract 动机 随着生物医学文档数量的快速增长，生物医学文本挖掘变
SGAT: a Self-supervised Graph Attention Network for Biomedical Relation Extraction
qq_45069496的博客
10-18 1584
近年来，在BioRE任务的研究中，提出了基于深度学习的不同方法。 目前，通过挖掘原始数据的特征构造辅助任务和伪标签的自监督学习方法已广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。辅助任务可以指导原始模型捕获对主要任务更为关键的特殊特征。受上述启发，我们通过将自我监督融入到图形注意机制中，构建了一个新的 BioRE 模型，称为 SGAT（se
Pubmed-Batch-Download 项目下载及安装教程
gitblog_01243的博客
09-12 695
Pubmed-Batch-Download 是一个用于批量下载 PubMed 文章的项目。该项目基于 PMID（Pubmed ID）进行文章的批量下载，支持 Python 3.7 及以上版本。该项目使用了一些非默认的 Python 包，如 `requests`、`requests3`、`beautifulsoup4` 和 `lxml`。 ## 2. 项目下载位置 要下载 Pubmed-Batc...
精选资源
orange3文本：Orange Orange3的文本挖掘附加组件
02-06
Orange3 Text扩展了 （数据挖掘软件包），具有文本挖掘的常用功能。 它提供对公开可用数据的访问，例如《纽约时报》，Twitter，Wikipedia和PubMed。 此外，它还提供了用于预处理，构造向量空间（如单词袋，主题建模...
Orange3文本挖掘组件：深入文本分析与数据可视化
资源摘要信息:"Orange3文本挖掘附加组件" 知识点一：Orange3数据挖掘软件包介绍 Orange3是一个由ECL Lab开发的开源数据可视化和数据挖掘工具，它使用Python语言编写，并提供图形用户界面（GUI）以方便用户操作。它...
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
tipdm0301的博客
12-02 745
数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 815
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1525
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 866
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1741
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1534
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
最新发布
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 582
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 743
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
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