生物医学论文分析

讨论部分是一篇论文的核心部分，是审稿专家和读者必定关注的部分，也是读者阅读一篇文章的目的，在题目、摘要、前言等部分上的良苦用心均是为了引导读者阅读此部分。许多作者在写作医学论文的时候，会将讨论列为重点的写作内容。那么，究竟医学论文讨论应该怎么写呢？ 一、讨论的主要内容 (1)生物医学论文讨论部分的主要内容包括：以作者的研究结果为依据，验证自己原来的假说是否正确，是否达到预期的研究目标、目的。 (2)阐述研究结果的理论价值和实际意义，说明本项研究的重要性。 (3)与国内外类似研究结果结论进行对比，说明本项研究的创新之处。 (4)指出本项研究结果中存在的局限性，甚至误差。 (5)提出今后进一步研究的方向、设想、建议及其意义等。 二、几点需要注意的问题 1.以研究结果为依据： 讨论的核心是用自己研究得到的结果，辅以引用同行的研究结果来阐述自己的观点、论点。在这个过程中最好的办法是，把探讨的聚光灯照在真理海洋的一个点上，用确凿的证据和雄辩的推理去验证这一局部的真理。最简朴的语言往往最有力量，而冗长的语言和华丽的词藻只适合于表达浅薄甚至含糊不清的思想。 2.论证要有说服力： 论证自己的观点时要准确运用各种推理方法，注意论据与论点之间的必然内在联系，使论证具有说服力。目前在生物医学科研论文中普遍存在一个问题，就是如何正确运用和分析相关系数问题。例如两个参数(A、B)之间具有相关性，即使r值很高，并不一定说明两者之间存在因果关系。 3.讨论切忌主观臆测： 讨论中任何结论都要有依据，包括作者自己的研究结果或国内外其他作者的结果，而不能主观臆测，特别是自己的结论与别的作者结论不符或没有达到预期研究目标时。经常见到论文中有些作者在解释自己的研究结果没有达到统计学显著水平时，最常用的一个说法就是“可能与样本数不足有关”。其实，这是很不负责任的说法。因为在立项进行科学研究之初，除了要确定研究对象选择标准、剔除标准、分组等，还有一个重要内容就是决定样本数。 4.讨论要实事求是： 讨论中说话要留有余地，不要动不动就用“首次发现”、“未见报道”、“填补了XX领域的空白”、“取得了创新性成果”、“达到了国际(内)领先(先进)水平”等，不要把话说得过大，有些话留给别人去说，评价让同行专家去做。这样，不仅是显示谦虚和学术风格，同时也免得将来的尴尬。网上查阅文献十分迅捷、方便、准确，但是仍难免会有遗漏，甚至失误，因为任何网站都是人建的，都会有局限性。同样任何人做的一项研究归根结底都只是科学研究长河中的一小段，都只具有相对真理性。 5.正确引用参考文献：+论文微协助写发收稿（anni30138） 第一，一定要亲自阅读参考文献的原文，千万不可为了图省事，满足于间接转引。因为这样做是很危险的，容易出现以讹传讹的错误。有时别的作者理解翻译错了，也就跟着错了;有时甚至连参考文献的引文的出处都标识不出或不对。不亲自阅读文献的原文，是缺乏严肃科学态度的不良行为。 第二，国内的少数作者在前言，特别是讨论中，只引用国外学者的文献，故意不引用国内同行的文献，似乎这样就会使人得出印象，自已是国内研究这个项目的“第一人”。其实，这种不老实的做法往往适得其反。掩耳盗铃，决不可取。 把握要点 有必要将现有的同类研究结果进行综合，系统分析。这些信息有利于读者了解研究是否与其他同类研究有相似之处，也有利于读者了解不同研究中受试人群的相似程度。讨论应该尽可能系统，而不是仅限于引用支持现有试验结果的研究。

随着计算技术和生物技术的进步,当前生物医学文献正在以前所 未有的速度增长。这些文献中蕴含着最新的研究进展和丰富的生物医学知识,对于生物医学研究者具有重要意义。然而数以千万计的文献使得研究者追踪和整理自己 需要的知识和信息变得越来越困难。文本挖掘技术可以解决这一问题,帮助生物医学研究者提高从文献中获取知识和信息的效率。因此针对生物医学文献的文本挖掘 研究具有重要的应用价值。判别式模型是一类直接利用特征来预测目标变量的发生概率的机器学习模型,本文中主要用到的判别式模型有最大熵模型和条件随机域模 型。相对于产生式模型,判别式模型降低了特征之间的独立性假设的要求,并且与很多文本挖掘任务的需求相一致,因而更有可能取得好的效果。本文主要研究如何 利用判别式模型来解决生物医学文献挖掘中的问题。具体地,我们研究了生物医学文本挖掘中的三个任务:生物医学名实体识别、生物医学实体规范化以及生物医学 语义关系抽取。在这3任务中,第二个任务是第一个任务在语义处理上的延伸,前两个任务是第三个任务的基础。本文的主要内容包含以下4个方面。生物医学名实 体识别的目标是确定一个给定的文本集合内的某一类型的实体的名字的所有实例,它是进行深层次文本挖掘的必要步骤之一。本文在考察了生物医学领域实体识别的 特点和难点,分析了目前已有的生物医学实体识别方法的优缺点的基础上,提出了利用条件随机域模型结合丰富特征集来进行生物医学实体识别的方法。这些特征包 括:构词法特征、上下文特征和句法特征。其中,浅层句法特征是首次被引入到条件随机域模型中,同时用来进行实体的边界检测和类别判断。实验表明,这一特征 可以有效地提高名实体识别的效果。有监督的机器学习方法需要大规模的标注语料。大量的电子文献使得在生物医学领域获取未标记的语料已相当容易,但是对语料 进行标注仍然是一件昂贵的工作。针对在生物医学名实体识别中有监督学习所需的大规模训练语料比较难以获取的问题,本文提出了基于最大熵模型的协同训练的半 监督学习方法。该方法可以利用大量的未标注语料来提高在较少的标注语料的基础上学习到的分类器的名实体识别性能。为了进一步提高半监督学习的效果,本文将 主动学习引入到半监督学习的过程中。实验表明,基于最大熵模型的协同训练方法可以有效地提高初始分类器的识别性能。灵活的生物医学实体命名方式使得生物医 学实体具有严重的歧义。这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一。生物医学实体规范化的提出就是为了解决这一问题。生物医学实体规范化 就是把生物医学文献中表达同一概念的不同变体映射到统一的概念标识符。本文提出了一种用于生物医学实体规范化的多层歧义消解框架。实体规范化过程中不同阶 段有不同的歧义情形,在本文提出的框架中,针对这些情形采用了有针对性的解决策略,包括:基于词典的实体名字检测,基于机器学习方法的候选选择以及基于知 识的歧义消解。在BioCreAtIvE2006基因名字规范化任务的测试集上的实验表明本文提出的框架可以有效地解决规范化过程中的各种歧义。生物医学 语义关系抽取是生物医学文本挖掘的主要研究内容之一,是从无结构的生物医学文献中抽取出生物医学知识的重要手段。在实际应用中,生物医学语义关系的定义有 宽泛和具体之分。本文将宽泛定义和具体定义的生物医学语义关系抽取分别看作二分类和多分类问题,提出基于最大熵模型的生物医学语义关系抽取的方法。针对不 区分类别的蛋白质相互作用这种宽泛定义的关系抽取,提出了一种基于最大熵的二阶段蛋白质相互作用关系抽取方法。针对多类别的蛋白质相互作用这种具体定义的 关系抽取,提出使用最大熵模型结合词特征的抽取方法,该方法在一个具有10种蛋白质相互作用类别的数据集上取得了的总体精确率。同样的方法应用 到疾病与治疗方式关系抽取任务中,也取得了很好的实验结果。此外,本文还通过理论分析和实验对比,从理论和实践两个方面说明了判别式模型比产生式模型更适 合生物医学语义关系抽取问题。参考文献 [1] 王浩畅,赵铁军. 生物医学文本挖掘技术的研究与进展[J]. 中文信息学报. 2008(03) [2] 于中华,陈蓉,胡俊锋,陈源. 基于加权投票K—近邻法的生物医学缩略语消歧[J]. 中文信息学报. 2008(02) [3] 龙军,殷建平,祝恩,赵文涛. 主动学习研究综述[J]. 计算机研究与发展. 2008(S1)