50、生物医学文本的自然语言处理：技术、应用与未来展望

生物医学文本的自然语言处理：技术、应用与未来展望

1. 生物医学自然语言处理的起源与发展

二战结束后冷战随即开始，西方发现苏联有大量优秀科研成果发表，但因俄语能力有限难以理解。此时电子可编程数字计算机出现，最初受限的科学语言成为机器翻译的首个目标。早期机器翻译虽因进展缓慢被放弃，但自然语言处理工作持续发展。近年来，机器翻译取得诸多成功，不过在生物医学领域仍面临挑战。自20世纪90年代末以来，生物医学自然语言处理成为自然语言处理和文本挖掘的重要增长领域，主要得益于以下因素：
- 新研究环境 ：计算生物学和生物信息学领域形成全新的自然语言处理研究环境。
- 资源开发 ：为该专业领域开发了大量工具和词汇数据库等资源。
- 数据丰富 ：有海量免费数据，包括未分析文本和精心整理的语料库。

基因组测序技术使生物学实验方法改变，研究人员能在一次实验中获取数万个基因数据，导致生物学出版物数量激增，且实验者需了解大量不同基因信息。这促使计算生物学家投身自然语言处理领域。同时，临床/医学领域自20世纪60年代就开始进行自然语言处理研究，早期系统专注于从临床文档中提取信息。近年来，基因组数据库的管理成为重要应用场景，数据库管理员积极支持相关研究。

2. 用户类型与应用场景

不同用户群体对生物医学自然语言处理有不同需求：
- 临床医生 ：信息检索是一大挑战，PubMed虽常用但缺乏相关性排序，且生物医学领域存在大量词义歧义问题。手动索引虽有帮助但速度慢，自然语言处理技术的融入也未能完全解决搜